晋中停车收费系统支持安装-大角度识别

　　晋中停车收费系统支持安装-大角度识别

　　车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息。

　　该方法利用从大量车牌样本中提取的特征，将弱分类器训练成一个强大的分类器，以确定车牌区域。但是实时道路环境背景复杂，无法完全清晰地将相似的矩形道路设施识别为车牌，因此在机器学习领域，有效地排除，提高车牌识别的准确率，提高识别速度，一直是机器学习领域的一个难点。

　　车牌识别系统已在城市得到推广应用，也为停车、出行提供了便利。伴随着人民生活水平的不断提高，在一些小县城里，汽车也成为了人们生活中的代步工具，基本上每个家庭都有一辆车，停车问题由此产生，那么，车牌识别系统在小县城的应用前景如何？根据统计，大多数县城的停车位都没有划线，停车位规划不合理，智能车牌识别系统设备比较落后，甚至连智能车牌识别系统都几乎看不到，因此很容易出现停车扎堆、停车不规范、停车难、停车难等问题。

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　　在这些噪声源中，图像平滑的目的是为了降低噪声，通常采用空域内的领域平均法来降低噪声，而在空域内，由于噪声频谱多在高频段，所以这些方法都采用了各种形式的低通滤波器来降低噪声。空域是指直接对图像像素灰度值进行变换后替换，频率域是对图像像素值进行反变换，如傅立叶变换等。在实际中，通常采用像素点的平均运算和周围像素点的运算来去除突变像素点，从而滤掉一些噪声，当然如果使用了不合适的图像平滑算法，也会带来图像模糊。对于公路实际行驶的车辆，车牌在图像中经常会出现非水平状态，如摄像机不在车道正，车牌悬挂水平不平直，车辆突然变道行驶等，都会使到的车牌图像需要倾斜校正。因为牌照的上下两条平行线都是很明显的平行线，通常都会利用HOUGH变换，检测出这两条直线的倾角，或者利用特征投影检测车牌的倾角，然后对车牌图像进行水平校正。灰色校正也是一种有效的图像增强方法，一般采用直方图修正法使图像达到所需的灰度分布.水平方向为像素灰度值，竖直方向为出现多少像素值，根据灰度直方图直方图调整图像像素值的分布范围，确保图像亮度值均匀平滑。

　　神经网络算法主要有两种：一种是先对待识别的字符进行特征提取，然后利用得到的特征对神经网络分类器进行训练；另一种方法是将待处理的图像直接输入网络，通过网络自动实现特征提取，直至识别出结果。前者的识别结果涉及到特征提取，而特征提取则耗时较长，因此特征提取是关键。作者认为，目前基于我国车牌特点的模板匹配算法识别速度更快。

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