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车牌识别系统也是基于形态学操作的重要性质，对经过二值化后的车牌图像首行闭运算操作，使得车牌的字符区域连接起来，然后对车牌图像进行开运算操作，来消除车牌上的噪声，得到明亮的车牌区域从候选区域中去除伪车牌并定位出车牌区域 通过对车牌图像的数学形态学运算，图像中剩下少部分的连通区域，即为车牌的候选区域，这些区域包括车牌区域和伪车牌区域，为此，需要从图像中去除伪车牌并定位出车牌。首先，经过对白连通区域的轮廓进行处理得到矩形边界框，再根据我国车牌长宽比的特征，即44:14，考虑到在车牌定位过程中，由于对车牌的数学形态学操作会减少车牌信息以及拍摄所得到的车牌图像中车牌的倾斜等原因，取长宽阈值为2.0-6.0，这样就剔除了长宽比不符合条件的候选区域。 然后，由于对车牌图像的数学形态学操作会减少车牌信息，所以定位出的车牌区域会有可能小于车牌的实际区域，这时，我们就需要对定位出的车牌区域进行放大，在这里，我们对车牌区域进行放大的比例是120%，即对已经定位出的车牌候选区域的边界进行扩大。车牌由七个字符组成，在对候选区域对应的灰度化图像进行边缘检测二值化之后，正常情况下，车牌水平投影区域内每行的边缘点数要大于14，根据经验值，我们取15。在车牌水平投影区域内会出现较大的波峰，该波峰认为是车牌的上下边界，根据实验结果，要求波峰的始点和终点之差大于20小于120，从而得到车牌的上下边界。，根据二值化车牌图像中车牌的纹理特征信息，即在车牌区域范围内会出现明显的梯度变化特征，来确定车牌区域，定位出车牌。在二值化图像中，255代表车牌图像中的边缘信息，0代表非边缘信息。为了更加的定位出车牌和剔除伪车牌，需要对定位出的车牌区域进行筛选，有两个筛选条件，一个是在二值化图像中灰度值为255和灰度值为0的像素比大于0.25，另一个是二值化图像中灰度的跳变次数范围是[5,30]。
车牌识别系统主要解决的问题车牌识别技术可以实现自动登记车辆“身份”,已经被广泛应用于各种交通场合,对“平安城市”的建设有着的作。具体概括如下:电子警察系统电子警察系统作为一种抓拍车辆违章违规行为的智能系统,大大降低了交通管理压力。随着计算机技术和CCD技术的发展,目前电子警察系统已经是一种纯视频触发的高清抓拍系统,可以完成多项违章抓拍功能,其中包括违章闯红灯抓拍功能、违章不按车道行驶抓拍功能、违章压线变道抓拍功能、违章压双黄线抓拍功能和违章逆行抓拍功能等内容。
智能车牌识别设备安装在内外，记录车辆的车牌号、存取时间，并结合自动门、栏杆机控制设备，实现车辆的自动管理。在停车场，可以自动计时收费，自动计算停车位数，并计算提示时间。停车费的自动管理可以节省人力，提高效率。
天气环境的影响。在户外使用车牌识别摄像头时，光线过多会导致车牌反射，降低识别率，夜间照明需要辅助照明不足。其次，在大雨、大雪等天气下，车牌识别率比通常略低。埋地感线圈的位置，间隔。地感线圈与路口之间的间隔不宜过近。一是容易撞到车辆。二是会影响车牌识别率，间隔距离保持在2~3米。识别时出现反应缓慢或电脑崩溃、电脑重启的症状。检查车库数据，及时优化需求,检查操作系统的操作系统是否正常运行。如果不正常，需要重新安装系统，检查网络是否稳定，传输速度是否低，需要调整网络速度。