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。2車輛行駛到停車場的入口，觸發(fā)地面感應線圈（地面感應線圈是車牌識別攝像機的識別區(qū)域）。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的身影。

在車輛車牌識別技術中的圖像提取、字符分割起、字符識別過程中，數(shù)字圖像處理技術起到了重要作用。支持牌照類型：普通藍牌、黑牌、黃牌、雙層黃牌、新能源車牌、港澳進出大陸車牌。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。

車牌定位是指在經(jīng)過圖像預處理操作后的灰度圖像中判斷出車輛車牌所在的區(qū)域，而車牌分割是指在完整的車輛圖像中把本設計所要的車牌區(qū)域的圖像分割出來，為下一步的字符識別操作做準備。圖像的采集、圖像預處理、車牌定位、字符分割和字符識別是車牌識別系統(tǒng)的五大環(huán)節(jié)也是該文研究的重點。車牌圖像處理后的灰度圖是一個水平度很高的矩形圖樣，在預處理圖中比較集中，且字符的灰度值和相鄰字符圖樣有較明顯差別，因此很容易用邊緣算法檢測操作來對圖像進行分割。車牌定位和分割的精準度將直接影響到終的字符識別的好壞。

目前針對車牌識別系統(tǒng)的研究主要可分為基于嵌入式平臺和基于PC機平臺兩種研究方向。圖像預處理模塊：是指車牌識別系統(tǒng)對所拍攝的汽車圖像進行灰度化和邊緣檢測處理。傳統(tǒng)的基于PC平臺的車牌識別系統(tǒng)除在在信息處理應用實時性方面難以滿足人們的日常需求， 同時，在網(wǎng)絡管理應用方面也存在帶寬的壓力，信息采集終端方面的成本也過高?？梢姡趯嶋H交通管理應用中，基于PC機平臺的車牌識別系統(tǒng)具有很多限制與缺陷。鑒于傳統(tǒng)基于PC平臺的車牌識別系統(tǒng)存在的缺點和不足，本文提出了基于MCS-51單片機的車牌識別系統(tǒng)。

隨著現(xiàn)代管理方法的進步和科學技術的發(fā)展，社區(qū)用戶對車輛管理的要求越來越高。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病。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。