節(jié)能減排、低碳環(huán)保：通過(guò)車(chē)牌識(shí)別一體機(jī)的快速車(chē)牌識(shí)別，車(chē)輛進(jìn)出無(wú)需頻繁剎車(chē)起步，減少碳排放量和車(chē)輛的損耗，降低PM2.5，共同創(chuàng)造綠色中國(guó)。

車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的預(yù)處理
由于圖像質(zhì)量容易受光照、天氣、相機(jī)位置等因素的影響，所以在識(shí)別車(chē)牌之前需要先對(duì)相機(jī)和圖像做一些預(yù)處理，以得到車(chē)牌清晰的圖像。一般會(huì)根據(jù)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境和已經(jīng)拍攝到的圖像的分析得出結(jié)論，實(shí)現(xiàn)相機(jī)的自動(dòng)曝光處理、自動(dòng)白平衡處理、自動(dòng)逆光處理、自動(dòng)過(guò)爆處理等，并對(duì)圖像進(jìn)行噪聲過(guò)濾、對(duì)比度增強(qiáng)、圖像縮放等處理。去噪方法有均值濾波、中值濾波和高斯濾波等；增強(qiáng)對(duì)比度的方法有對(duì)比度線性拉伸、直方圖均衡和同態(tài)濾波器等；圖像縮放的主要方法有近鄰插值法、雙線性插值法和立方卷積插值等。?

車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的字符識(shí)別
對(duì)分割后的字符的灰度圖像進(jìn)行歸一化處理，特征提取，然后經(jīng)過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)或與字符數(shù)據(jù)庫(kù)模板進(jìn)行匹配，后選取匹配度的結(jié)果作為識(shí)別結(jié)果。目前比較流行的字符識(shí)別算法有：模板匹配法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、支持向量機(jī)法和Adaboost分類(lèi)法等。模板匹配法的優(yōu)點(diǎn)是識(shí)別速度快、方法簡(jiǎn)單，缺點(diǎn)是對(duì)斷裂、污損等情況的處理有一些困難；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法學(xué)習(xí)能力強(qiáng)、適應(yīng)性強(qiáng)、分類(lèi)能力強(qiáng)但比較耗時(shí)；支持向量機(jī)法對(duì)于未見(jiàn)過(guò)的測(cè)試樣本具有更好的識(shí)別能力且需要較少的訓(xùn)練樣本；Adaboost分類(lèi)法能側(cè)重于比較重要的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，識(shí)別速度快、實(shí)時(shí)性較高。我國(guó)車(chē)牌由漢字、英文字母和阿拉伯?dāng)?shù)字3種字符組成，且具有統(tǒng)一的樣式，這也是識(shí)別過(guò)程的方便之處。但由于車(chē)牌很容易受外在環(huán)境的影響，出現(xiàn)模糊、斷裂、污損字符的情況，如何提高這類(lèi)字符和易混淆字符的識(shí)別率，也是字符識(shí)別的難點(diǎn)之一。易混淆字符包括：0與D、0與Q、2與Z、8與B、5與S、6與G、4與A等。

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