車牌字符分割主要后面的字符識(shí)別做準(zhǔn)備，它是把車牌圖像區(qū)域中的字符和數(shù)字一一地分割開(kāi)，以便于后續(xù)處理中對(duì)單個(gè)字符進(jìn)行識(shí)別。字符分割的方法[2]主要有：基于連通域標(biāo)記的字符分割算法、灰度垂直投影分割的方法等。

車牌的字符識(shí)別

車牌字符識(shí)別是將分割開(kāi)的單個(gè)字符進(jìn)行匹配判斷。常用的車牌字符識(shí)別方法主要有：基于模板的識(shí)別算法、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別算法等。

基于模板的識(shí)別算法由于其處理速度快、識(shí)別率高的特點(diǎn)為大多數(shù)設(shè)計(jì)所采用。如果外國(guó)車輛進(jìn)入，停車場(chǎng)管理系統(tǒng)將提示未經(jīng)授權(quán)的車輛，禁止進(jìn)入，并且車輛信息需要在進(jìn)入之前進(jìn)行登記，這大大提高了政府車輛的安全性。它是把分割后的單個(gè)字符區(qū)域與預(yù)置的標(biāo)準(zhǔn)字符集進(jìn)行匹配處理，取標(biāo)準(zhǔn)字符集中相似度的字符作為識(shí)別結(jié)果。這種算法的處理步驟是：將單個(gè)字符圖像區(qū)域進(jìn)行二值化并改變字符大小，使之與字符集中的字符大小相同，然后再進(jìn)行匹配操作，篩選出相似首先需要有字符模板庫(kù)，將待識(shí)別的字符進(jìn)行二值化后，將其大小變成字符模板庫(kù)中字符大小，然后與庫(kù)中的字符進(jìn)行匹配，以相似度的字符為終結(jié)果。因?yàn)樗惴ê?jiǎn)單所以算法的速度較快，只要在前期的預(yù)處理中降噪做得比較好，這種算法的識(shí)別率也相對(duì)較高，是一種簡(jiǎn)單、快速、有效的字符識(shí)別技術(shù)，商用價(jià)值較高。

隨著高速公路系統(tǒng)新技術(shù)的高速發(fā)展，車牌識(shí)別技術(shù)已經(jīng)成為交通應(yīng)用方面的重要組成部分，切社會(huì)對(duì)其的應(yīng)用也十分廣泛，它不但在高速，隧道，橋梁等方面被廣泛應(yīng)用，而且也逐漸的被應(yīng)用于小區(qū)，停車場(chǎng)等方面，也在電子警察和wei章拍照方面做出較大貢獻(xiàn)，介于車牌識(shí)別技術(shù)的廣泛應(yīng)用，越來(lái)越過(guò)的國(guó)家也都致力于對(duì)其的研究，同時(shí)也提出了一些較好的辦法。車牌定位車牌定位是指根據(jù)車牌圖像的區(qū)域特征來(lái)將車牌在圖像中的部分從背景圖像中分離開(kāi)來(lái)，由于車牌區(qū)域在圖像特征主要包括顏色和形狀，車牌區(qū)域的顏色一般為藍(lán)色、黃色或白色，它們與圖像的背景顏色存在較大的差異。但是，單方面而言其流程大概一致，關(guān)鍵差別在于前端采集系統(tǒng)圖像的精度，和后端的算法處理。

智能車輛管理系統(tǒng)由兩個(gè)模塊組成：進(jìn)出口渠道管理和車輛調(diào)度管理。它采用車牌識(shí)別，IC卡識(shí)別，RFID等技術(shù)，對(duì)車輛和車輛鑰匙進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)管理，重點(diǎn)關(guān)注內(nèi)部車輛和未經(jīng)許可的車輛管理。2）被拍照的chao速車輛的牌照?qǐng)D像或被攝像頭拍攝的視頻中的圖像輸入到圖像處理器進(jìn)行圖像增強(qiáng)和濾波等預(yù)處理操作。很難等待這個(gè)問(wèn)題。對(duì)于一些部門(mén)，dui分為內(nèi)部車輛外出管理和車內(nèi)車輛調(diào)度管理。車鑰匙集中管理方法可以地控制和管理車輛，以滿足所有車輛在有許可證和無(wú)許可證的情況下的使用和就位。的bing需要使用汽車。申請(qǐng)車輛和批準(zhǔn)后，系統(tǒng)可以自動(dòng)釋放鑰匙柜中的車鑰匙。驅(qū)動(dòng)程序使用指紋打開(kāi)鑰匙柜來(lái)收集鑰匙。 Yingmen區(qū)的車牌識(shí)別系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別外籍車輛和營(yíng)地中使用的車輛。難民營(yíng)中的車輛沒(méi)有訪問(wèn)權(quán)限，并且不允許哨兵釋放它們。