智能车辆道闸

车牌识别系统的基本工作原理及流程。车牌识别就是依次实现汽车图像的车牌定位、车牌字符分割、车牌字符识别算法的过程。车牌定位就是把车牌图像从含有汽车和背景的图像中提取出来，其输入的是原始的汽车图像，输出是车牌图像。车牌的字符分割就是通过对车牌图像的预处理、几何校正等把字符从车牌图像中分割出来，分成一个个独立的字符，其输入是车牌定位后得到的车牌图像，输出是经过预处理、几何校正等后得到的一组单个的字符图像，并得到各个字符的点阵数据。字符识别是依次从单个字符点阵数据中提取字符特征数据，并给出识别结果。

车牌识别系统的关键技术及算法。Sobel边缘检测算子：Sobel边缘检测还有另外一种形式，称为IsotropicSobel算子，该算子具有各向同性的特征，车辆道闸系统，利用加权平均算子，权值反比于邻点与中心点的距离，当沿着不同方向检测边缘时梯度幅度一致，车辆道闸自动识别系统，因此它的位置加权系数，铜陵车辆道闸，在检测不同方向上的边缘时梯度的幅度一致，但速度较一般Sobel算子要慢一些。用于边缘检测的算子很多，常用的还有Lacian边缘检测算子、Canny边缘检测算子等。

车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。牌照定位自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，后选定一个1佳的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。

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