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隨著社會(huì)上車輛的不斷增加，促使交通的壓力也變得越來越大。停車難已經(jīng)逐漸成為每個(gè)城市的共同問題。面對逐漸嚴(yán)峻的停車難問題，定制化的湖北車牌智能識(shí)別系統(tǒng)的出現(xiàn)，就很好的解決了停車難的問題。那車牌智能識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別原理是什么呢?

首先是圖像采集。通過高清的攝像機(jī)來進(jìn)行抓拍主機(jī)要對準(zhǔn)卡口過車或者是車輛的違章行為進(jìn)行實(shí)時(shí)不間斷的記錄。

其次是預(yù)處理。圖片的質(zhì)量是影響車輛識(shí)別率高低的關(guān)鍵因素。因此，我們就需要對采集的原始圖像進(jìn)行噪聲過濾、自動(dòng)曝光以及伽馬校正等技術(shù)的預(yù)處理。

第三車牌定位的原理就是經(jīng)過圖像預(yù)處理之后的圖像能夠進(jìn)行行列掃描，之后在列的方向上確定含有車配線段的候選區(qū)域。確定這個(gè)區(qū)域的起始行坐標(biāo)以及高度。然后對這個(gè)區(qū)域進(jìn)行列掃描確定列坐標(biāo)以及寬度，從而確定車牌的區(qū)域。

第四，字符的分割。在圖像中定位好車牌以后，我們要通過灰度化、灰度拉伸等處理，更進(jìn)一步的準(zhǔn)確定位字符區(qū)域，之后根據(jù)字符尺寸特征提出動(dòng)態(tài)模板進(jìn)行字符分割，并將字符的大小也進(jìn)行歸一化的處理。

第五步是字符的識(shí)別。這個(gè)是在第四步之后對字符進(jìn)行縮放、特征提取，從而獲得特定的字符表達(dá)形式。然后通過分類判斷，通過處理分析，識(shí)別輸入的字符圖像，從而確定車牌識(shí)別的結(jié)果。