其中，车牌字符分割模块、车牌定位模块、字符分割模块，这三大模块是该课题重点研究的内容。该文通过系统交通图像的特点对这3部分的技术进行了深入研究。车牌的定位是指在图像中提取车辆车牌范围内的图像，一旦车牌的定位系统有误差将直接影响到后面字符的分割与字符的识别，这是车牌定位系统的关键所在。车牌定位技术就是将上述特征经过一定的变换与处理后，使之能作为车牌定位的依据。
牌识别系统，借助了牌照的定位性能，从机动车的所有图像中找出车牌区域的地方，然后将车牌所在范围的内容实行定位显示，在将定位所得的信息数据传送到字符的识别部分。
同时，它可以有效地维护停车场的秩序。内部车可以实现不间断进入市场。外国车只需要支付费用，无需取卡/等复杂程序。车牌识别机的关键是识别率。由于获得的车牌图像的多样性以及诸如烟雾，停车场车牌识别系统供应商，雨，雪和不同阳光角度等许多因素的影响，智能停车场车牌识别系统，车牌识别面临着---的挑战。但是，随着技术的发展，这些问题正逐渐得到解决。新款三代车牌识别系统，识别率高，识别速度快，运行稳定，---。车牌识别---头可采用宽动态cmos，基于车牌的局部---和图像控制的光填充技术，可自动---光线变化，有效抑制光线和背光。---是在夜间，它可以抑制汽车前照灯的干扰，使车牌清晰扫描，停车场车牌识别系统维修，识别率达到99.58％，内黄停车场车牌识别系统，居。
车牌的底色检测
车牌颜色不是单一的，所以在识别的过程中我们还需要对车牌的颜色予以区分。通过我们对车辆车牌的研究发现，车牌的底色一般为蓝色或者黄色，而车牌上字符的颜色一般为白色或者是黑色。车牌不是单一颜色的，如果是那么我们就没办法识别了，因此，我们需要对车牌的颜色予以区分。为了将社区停车场变为---，技术和智能化方向，社区管理也在具体实施，用于车辆管理。本设计采用的是rgb 模型检测方法，具体的方法就是将检测得到的像素点与 rgb 模型进行比对，就可以得出车牌的颜色。
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