ITS（Intelligent Transportation System）它是一个实时、准确、高效的运输管理系统，利用信息通信技术紧密协调、和谐统一人、车、路，建立起广泛、全面的作用，该系统在有效利用现有交通设施、减少交通负荷和环境污染、确保交通安全、提高交通效率、促进社会经济发展、提高人民生活质量、促进社会信息化、形成新产业方面发挥着极其重要的作用，引起了世界各国的关注，形成了21世纪世界交通的发展方向。
车牌识别作为核心技术之一（license plate recognition，LPR）技术是公安执法系统、公路自动收费系统、城市道路监控系统、智能停车场管理系统等ITS相关应用系统的重要组成部分可以大大简化人类劳动，消除人为干扰，减少甚至消除出错的可能性。与射频信号识别和条形码识别技术相比，有两个优点：
(1)无需在车上安装特殊条形码或射频识别标志；
（2）LPR该系统本身是基于视频技术的识别系统，可以方便地回放和检索图像。
车牌自动识别系统主要包括图像采集、图像处理、车牌切割、字符识别、近端或远端数据库、网络支持等工作模块。
通过视频采集卡与计算机相连
使用车牌识别技术
城市交通：交通交叉口流量统计
智能交通违章监控管理(电子警察)
高速公路：自动收费、自动车辆登记、违章记录
公安系统：事故/盗窃/犯罪车辆监控
军事要塞、机关、酒店：车辆自动化管理
停车场及居民区：进出车辆管理，自动收费；
关键：
第二部分：车牌定位与分割
也就是说，从包含整个车辆的图像中找到车牌区域的位置，并确定后续的车牌字符识别。
第三部分：车牌字符识别：
车牌图像的特点
我国现有车辆牌照4类：——蓝底白字，黄底黑字，黑底白字，白底黑字。
车牌特点：
(1)由字母或阿拉伯数字组成的一个省汉字(军警牌是其他汉字)的七个字序列。标准车牌的具体排列格式如下:X1X2.X3X4X5X6X7，
(2)车辆牌照区域牌字颜色对比较大，边缘非常丰富
(3)车辆牌照子图像区域的高度和长度在相对固定的牌照位置拍摄，昌镐比例一定。车牌原尺寸:字宽45mm，字高90mm，间隔符宽10mm，每单元间隔12mm。
利普诺车牌定位技术综述
出发点：根据车牌区域的特点判断车牌。
车牌的主要特点：
（1） 车牌区域边缘灰度直方图统计“特征”。——有两个明显而分离的分布中心。
（2） 车牌的几何特性，即车辆的宽度和高比例在一定范围内。
（3） 车牌区域的灰度分布特征通过车牌水平直线呈现出连续的峰、谷、峰分布。
（4） 水平或垂直或垂直投影特征。标志区水平或垂直投影呈现连续的峰、谷、峰分布。
（5） 车牌形状特征和字符排列格式特征。车牌有矩形框，字符位于矩形框中，有间隔。
（6） 频谱特征，即图形的行或列DFT变更。其频谱图包含车牌位置信息。
车牌定位系统
车牌定位系统通常包括图像预处理、车牌区域搜索、车牌定位和分割。
定位车牌图像的难点
（1） 图像被环境因素干扰(环境光照不均匀等)。)，照片质量难以保证。
（2） 很难准确定位其他字符区域的干扰。
（3） 车牌有污点，变脏，笔迹模糊，褪色等。
（4） 车牌被部分遮挡。
（5） 模糊失真、锯齿形成等运动图像。
利普诺科技车牌检测定位方法的要点
1. 灰度化：将24个真色图像转换为灰度图，以统一和快速地进行后续处理。
2. 灰度拉伸:成像时光线不足或过强，图像暗或亮，处理后图像边缘清晰，牌照区域笔划特征明显。
3. 边缘检测：车牌区边缘丰富。
4. 模板匹配：在背景复杂的图像中找到车牌
实现利普诺科技车牌定位的方法
1. 直接方法：直接分析图像的特征
2. 神经网络法：
首先，利用神经网络对图像中的小窗口进行分类，然后综合分类结果，从而准确定位许可证。
3. 牌照定位方法基于矢量化：
在定位牌照的同时压缩图像；
图像的处理不是基于像素，而是基于块，以提高处理速度；
图像中没有牌照很容易识别。
识别车牌字符
与通用的OCR类似的识别方法。
主要算法：
1.基于模板匹配OCR算法
首先对识别字符进行二值化，将其尺寸缩小到字符数据库中模板的尺寸，然后匹配所有模板，最后选择最佳匹配作为结果。改进：基于关键点的模板匹配算法。
5种简单识别器:简单模板匹配；外围轮廓匹配；改进穿线法；基于 Hausdorff模板匹配距离；简单分类器。
2.基于人工神经网络OCR算法
识别车牌字符的要点
1． 预处理：
（1） 二值化:(彩色分割方法)
难点:门槛选择和牌照类型多样(统一)
方法：全局阈值（OSTU等)和局部阈值
（2） 校正倾斜度：Hough直线倾角的变换检测。
（3） 统计分析方法：统计分析
2． 字符识别（OCR）
一般匹配识别方法、小波变换、分形等
识别车牌字符的难点
许可证由汉字、字母和数字组成。汉字有很多笔画。图像应具有较高的分辨率，系统应具有较高的收集和处理速度，并实现实时处理。这就要求算法简单、实用、高
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