伴随车辆的增加，车牌识别系统技术也在为了应对需求而发展。 如何利用车牌识别技术使人们快速停车成为各停车企业关注的焦点。 智能交通建设的本质是利用先进技术和智能驻车系统为人们创造良好的驻车环境，促进都市的发展。

智能停车场车牌识别系统的运用更改了停车场的传统式管理机制。买车人不用慢下来就能出入停车场和进行缴费。根据鉴别的车子的整体和牌照，道闸门会全自动开启，让车子出入停车场。

除此之外，停车场的管理方法也早已在实现了无人化值守。 车子能够根据停车场车牌识别系统随意浏览。 无需技术人员派发卡牌或管理方法票箱中的卡牌。降低了技术人员繁杂的工作和直接接触资金的问题，并节约了停车场的時间和人工服务花销。

智能城市的数万个项目已经全面启动智能无人值守车牌识别系统的安装与实施。车牌识别是智能交通领域的一项重要应用技术，为智能城市的发展做出了巨大贡献。据数据统计，许多制造商将车牌识别技术应用于停车场系统，将原有的纸质车票管理已逐渐被取代。停车场车牌识别系统应用超清车辆识别监控摄像头捕获车子在一切自然环境中的车牌号，并将捕获车辆模型和拍攝角色图象进行数据统计与整合，大大的改进了地下停车场的泊车高效率。

车牌号尺寸的自动检索是这项运用车子的动态视频或静态数据图象拍摄车牌照号、牌照色调自动检索的模式识别技术。其基础一般包括触发设备(监控车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、车牌识别处理器(如计算机)等。其车牌识别系统软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。

当车辆到达车牌识别系统附近时，车子抵达时开启图象收集模块，收集车辆的视頻图象。车牌识别系统对车辆识别图象开展录入和分析数据，精准定位出车牌照部位和整体数据，随后构成车牌照号輸出到车牌识别系统的显示屏上。

号码识别

在自然环境中，汽车图像背景复杂，光照弱或者太强。如何在自然背景下准确确定车牌区域是整个识别过程的关键。对收集到的视頻图象开展大范畴搜索推荐，寻找合乎汽车牌照特点的若干意见地区做为备选区，随后对这种侯选地区做深化剖析、评定，选中1个的地区做为支付牌照地区，并将其从图象中提取。

车牌照字符的分割

进行支付牌照地区的精准定位后，再将支付牌照区域分割成单独空格符，随后开展鉴别。空格符切分通常选用竖直投影法。因为空格符在竖直方位上的投射必定在空格符间或空格符内的空隙处获得部分小值的周边，而且这一部位应考虑支付牌照的空格符书写格式、空格符、规格限定和某些别的标准。

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