基于模板的識別算法由于其處理速度快、識別率高的特點為大多數(shù)設計所采用。它是把分割后的單個字符區(qū)域與預置的標準字符集進行匹配處理，取標準字符集中相似度的字符作為識別結(jié)果。也就是說，在自動識別車牌后，車輛障礙將被“抬起”一次，并且該動作的持續(xù)時間約為5秒。這種算法的處理步驟是：將單個字符圖像區(qū)域進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，然后再進行匹配操作，篩選出相似首先需要有字符模板庫，將待識別的字符進行二值化后，將其大小變成字符模板庫中字符大小，然后與庫中的字符進行匹配，以相似度的字符為終結(jié)果。因為算法簡單所以算法的速度較快，只要在前期的預處理中降噪做得比較好，這種算法的識別率也相對較高，是一種簡單、快速、有效的字符識別技術(shù)，商用價值較高。

智能交通車牌辨認系統(tǒng)主要分為圖像的采集和預處理、牌照區(qū)域的定位、牌照字符的分割和辨認三部分。其基本工作過程如下：

1）當行駛的車輛經(jīng)過系統(tǒng)時，會觸發(fā)系統(tǒng)的傳感器。若系統(tǒng)被喚醒便會一直處于工作狀態(tài)，攝像頭上的傳感器一旦被觸發(fā)，相機便會拍下車輛圖像；

2）被拍照的chao速車輛的牌照圖像或被攝像頭拍攝的視頻中的圖像輸入到圖像處理器進行圖像增強和濾波等預處理操作；

3）由自動識別系統(tǒng)的檢索模塊對車牌圖像進行搜索與檢測，在定位出包含牌照字符的長方形形區(qū)域的基礎上對上述矩形區(qū)域進行分割；

4）對牌照處理以后的字符進行2值化并分割出7個字符，經(jīng)化后輸入字符辨認系統(tǒng)進行對比分析。

車牌的底色檢測

車牌顏色不是單一的，所以在識別的過程中我們還需要對車牌的顏色予以區(qū)分。通過我們對車輛車牌的研究發(fā)現(xiàn)，車牌的底色一般為藍色或者黃色，而車牌上字符的顏色一般為白色或者是黑色。但是，為了更好地管理停車場和停車難度，停車場系統(tǒng)不斷升級，功能也在不斷增加。車牌不是單一顏色的，如果是那么我們就沒辦法識別了，因此，我們需要對車牌的顏色予以區(qū)分。本設計采用的是RGB 模型檢測方法，具體的方法就是將檢測得到的像素點與 RGB 模型進行比對，就可以得出車牌的顏色。

三大優(yōu)點，輕松無憂1，快速訪問，無需等待？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。入口處的攝像頭采用智能傳感技術(shù)，快速記錄和識別車牌號碼并自動通過，為車主節(jié)省寶貴的時間。 2，降低噪音，舒適生活?????等待很容易讓人心煩意亂。當我在高峰時段回到社區(qū)的角落時，我遇到了一條長長的汽車龍，喇叭聲開始響起，這不可避免地成了一種道路疾?。≤囕v識別系統(tǒng)拒絕社區(qū)門外的長車并減少喇叭噪音。 3，安全，貼心護理???識別速度快速準確。有效實現(xiàn)自動比對報警，為防盜等提供可靠信息。明智地區(qū)分車主和外國車輛，加強對外部車輛的控制，增強的安全性。