車牌識別技術是利用計算機等輔助設備車輛的圖像，從而進行的自動識別，目前已被廣泛應用于高速公路收費站、治安卡口及各大停車場出入口等地，成為智能交通的重要組成部分。

      車牌識別技術采用先進的圖像處理模式和人工智能技術，在圖像中找到車牌的位置，提取出組成車牌號碼的全部字符圖像，再識別出車牌的文字、字母和數(shù)字，輸出車牌的真實號碼。

車牌識別系統(tǒng)對于攝像機有哪些要求

　　1、對攝像機清晰度要求。

　　圖像水平分辨率要大于480線，高清晰度攝像機要配高清晰度監(jiān)視器。

　　2、攝像機低照度也稱作靈敏度。

　　低照度指標不能只看前面的數(shù)字有多少，而應該看這個指標是在什么條件下測到的。如彩色低照度0.15Lux/F1.4/50IRE/AGCON，這表明0.15Lux的低照度是用F1.4通光量鏡頭，視頻信號測量電平在50IRE(350mv)，AGCON的條件下測出來的。如果換通光量大的F1.0鏡頭，視頻信號測量電平在25IRE，測出的低照度指標更低。1/2英寸CCD攝像機的靈敏度和圖像質(zhì)量要高于1/3英寸CCD攝像機。

字符分割是對提取出的車牌圖像進行切割，從車牌圖像中提取出單個車牌字符的圖像。由于字符識別是以分割出的單個字符為輸入，所以字符分割的準確與否直接影響到字符識別。

　　字符識別是指對分割出的字符進行處理，識別出車牌中的字符。因為我國的車牌號碼的字符包含：漢字、英文字母、數(shù)字，增加了對字符識別的難度。字符識別直接影響到整個車牌識別系統(tǒng)結(jié)果的準確性。

　　這是一個LPR系統(tǒng)基本的結(jié)構(gòu)組成，每個模塊的功能也清晰的給出來了，這對于后續(xù)我們的分工有很大的幫助，模塊與模塊之間耦合度也比較小。

　　基于Linux的車牌識別系統(tǒng)，界面基于qt開發(fā)，圖像處理模塊基于opencv，數(shù)據(jù)庫使用的mysql，基本上是在原有的系統(tǒng)上進行修改。原有的系統(tǒng)是在window平臺下，使用MFC，opencv的版本是之前的C版本，按照新的架構(gòu)重新修改代碼，數(shù)據(jù)庫部分基本沒變，重點更新的是圖像處理部分。