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想要了解無(wú)感智慧停車的車牌識(shí)別系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)，首先要知道車牌識(shí)別系統(tǒng)的組成部分，無(wú)感停車的車牌識(shí)別系統(tǒng)是由車牌的定位，車牌字符的分割，字符的識(shí)別這三個(gè)過(guò)程組成的。

(1)車牌定位是利用數(shù)字圖像處理技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)定位的，了解車輛的正確位置，車牌定位是實(shí)時(shí)的，能夠一直發(fā)送信號(hào)了解車子的位置。車牌定位屬于一種新型的信息技術(shù)，在車輛中已經(jīng)被廣泛的使用到。

(2)車牌的字符跟個(gè)指的是將已經(jīng)定位的車牌，然后進(jìn)行分析，把字符進(jìn)行分割了解，然后為后續(xù)字符的識(shí)別進(jìn)行鋪墊。

(3)字符識(shí)別的主要原因就是為了最后確定車牌是否有效。

一個(gè)無(wú)感智慧停車的車牌識(shí)別系統(tǒng)流程是從圖像的輸入開(kāi)始，然后是對(duì)于輸入的圖像進(jìn)行預(yù)處理，最后實(shí)現(xiàn)車牌的定位，其次就是傾斜矯正，最后再是車牌識(shí)別。

車牌的識(shí)別會(huì)因?yàn)橥饨绲囊幌盗幸蛩卦斐勺R(shí)別出錯(cuò)，影響車牌識(shí)別的因素有很多，例如車牌的整體規(guī)格、以及顏色等不同意，這就給無(wú)感智慧停車的車牌識(shí)別系統(tǒng)帶來(lái)識(shí)別的困難，影響識(shí)別率。同時(shí)，如果車牌因?yàn)榕K了或者壞了，車牌上的字符顯得不清楚，也會(huì)造成是被困難。由于這些外界因素的影響，使得車牌識(shí)別系統(tǒng)面臨巨大的挑戰(zhàn)。

無(wú)感智慧停車的車牌識(shí)別系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)

1、圖像預(yù)處理技術(shù)

圖像預(yù)處理技術(shù)是將每一個(gè)文字和圖像分揀出來(lái)，然后交給模塊進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，這一過(guò)程就叫做圖像預(yù)處理。簡(jiǎn)單的來(lái)說(shuō)，圖像預(yù)處理就是圖像分析和識(shí)別的前期圖像處理。圖像預(yù)處理的主要目的就是對(duì)于圖像進(jìn)行適當(dāng)?shù)母鼡Q，改變圖像的數(shù)據(jù)。這種做法能夠加強(qiáng)相關(guān)信息監(jiān)測(cè)性，能夠有效的減少一些沒(méi)有用處的信息，從而使得后期識(shí)別更加精準(zhǔn)快捷。圖像預(yù)處理在車牌識(shí)別系統(tǒng)中屬于基礎(chǔ)部分，有著重要的意義，只有做好了圖像預(yù)處理，后續(xù)相關(guān)環(huán)節(jié)的開(kāi)展才能夠得到保證，才能夠確保其識(shí)別的可靠性。

2、圖像邊緣檢測(cè)

邊緣檢測(cè)是圖像處理以及計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的基本問(wèn)題，檢測(cè)的核心目的就是為了檢測(cè)圖像中的光亮變化最明顯的點(diǎn)。車牌的邊緣主要是以圖像的局部特征的不連貫性的方式出現(xiàn)的，也就是指的是提取的車牌圖像中亮度變化最為明顯的部分。

在將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像之后，還應(yīng)該注重去除外界影響因素。例如車牌上的臟跡、車牌的損壞等。因?yàn)檫@些因素會(huì)直接的影響到灰度圖像的質(zhì)量，因此要進(jìn)行處理。處理的方法有多種，空間域方法等都可以拿來(lái)進(jìn)行很好的處理。

3、利用灰度圖像

目前我們拍照得到的圖片都是呈現(xiàn)出彩色的，在彩色的圖片中蘊(yùn)含了許多關(guān)于色彩的信息。對(duì)于這些色彩信息，可以用3個(gè)維度來(lái)進(jìn)行衡量。R、G、B這三個(gè)維度可以產(chǎn)生出多種不同的顏色出來(lái)，這就造成儲(chǔ)存內(nèi)容較多，儲(chǔ)存空間也會(huì)比較大。但是如果使用灰度圖像就不會(huì)出現(xiàn)類似的問(wèn)題，因?yàn)榛叶葓D像中只是包含了一下單種顏色圖像，因此相應(yīng)的儲(chǔ)存內(nèi)容也不會(huì)多，需要的儲(chǔ)存空間也比較小。因此，可以將彩色圖像朝著灰度圖像進(jìn)行轉(zhuǎn)變。這樣不僅能夠減少儲(chǔ)存空間，而且更加便于分析和識(shí)別。