隨著汽車在人們的工作、生產(chǎn)和生活中扮演著越來越重要的角色，汽車的保有量也在急速增加。以形態(tài)學和有關(guān)的邊緣檢測作為基礎(chǔ)的定位方式，核心為五方面的基礎(chǔ)流程。由此帶來的交通管理問題也變得越來越復雜，智能交通系統(tǒng)的建立是很好的解決問題的方法。而車牌識別技術(shù)在智能交通系統(tǒng)中占有十分重要的地位。停車廠、收費站、生產(chǎn)企業(yè)的門禁管理都有車牌識別技術(shù)的身影。

在車輛車牌識別技術(shù)中的圖像提取、字符分割起、字符識別過程中，數(shù)字圖像處理技術(shù)起到了重要作用。公司將從“需求管理”的概念出發(fā)，推出“車牌識別道路綜合機器系統(tǒng)”。但由于圖像提取出現(xiàn)場可能存在因時間、光線、天氣的變化而造成的干擾使車牌成像效果較差的問題。所以目前現(xiàn)有的車牌識別系統(tǒng)都存在因環(huán)境變化而產(chǎn)生的識別率變化的問題。

常用的車牌定位的方法有基于顏色的方法、基于紋理特征的方法、基于數(shù)學形態(tài)學的方法、基于小波變換的方法等。隨著現(xiàn)代管理方法的進步和科學技術(shù)的發(fā)展，社區(qū)用戶對車輛管理的要求越來越高。這些車牌定位方法，都各自具有不同的局限性。使用Mean Shift算法進行車牌定位可以獲得比較好的效果。對于圖像空間的所有像素點，在經(jīng)過Mean Shift算法迭代后，如果終收斂于同一點，則停止迭代。用同樣的方法對圖像空間中的所有像素點進行迭代遍歷，得出的結(jié)果根據(jù)收斂點的不同可以把整個空間分成幾個區(qū)域。這些區(qū)域即為可能的車牌區(qū)域，再通過上述特征在可能的車牌區(qū)域中進行對照分析，就可以得到車牌區(qū)域。

現(xiàn)在車牌識別系統(tǒng)廣泛應用于社區(qū)停車場，景點，辦公樓，商業(yè)綜合體等。如果外國車輛進入，停車場管理系統(tǒng)將提示未經(jīng)授權(quán)的車輛，禁止進入，并且車輛信息需要在進入之前進行登記，這大大提高了政府車輛的安全性。每個地方都有自己的解決方案。社區(qū)停車場，您可以使用車牌識別結(jié)算方案。通過有效管理業(yè)主的月租車，物業(yè)員工的內(nèi)部車輛和來訪車輛，社區(qū)每月租車可以自動進出，車輛可以按時收費，提高社區(qū)車輛管理效率！車牌識別收費系統(tǒng)管理入口和出口車輛的權(quán)利和費用，并且根據(jù)車牌號碼授權(quán)固定車輛。一旦車牌號碼到期，則禁止入場，并且必須續(xù)簽授權(quán)。臨時車輛根據(jù)車牌識別時間收費，沒有有效期判斷。進入現(xiàn)場識別車牌后，它會自動進入，并在車牌出現(xiàn)后，將根據(jù)進出時間收費。

隨著現(xiàn)代管理方法的進步和科學技術(shù)的發(fā)展，社區(qū)用戶對車輛管理的要求越來越高。特別是在夜間，它可以抑制汽車前照燈的干擾，使車牌清晰掃描，識別率達到99。過去，手工刷ka的管理方法已不適應現(xiàn)代發(fā)展的需要。對于當前快節(jié)奏的高速工作模式，管理方法和系統(tǒng)有了根本性的改進。這種改進不僅要滿足社區(qū)管理的需要。還必須適應社會的需要，適應人類感官的需要和習慣性行動的需要。但是，目前，任何高科技產(chǎn)品都不能完全取代人類的人工操作，它不能完全取代人類的思維，也不能與人們的思維方式相一致。