目前针对车牌识别系统的研究主要可分为基于嵌入式平台和基于pc机平台两种研究方向。传统的基于pc平台的车牌识别系统除在在信息处理应用实时性方面难以满足人们的日常需求, 同时,在网络管理应用方面也存在带宽的压力,车牌识别系统生产厂家,信息采集终端方面的成本也过高。通过有效管理业主的月租车,物业员工的内部车辆和来访车辆,社区每月租车可以自动进出,车辆可以按时收费,提高社区车辆管理效率。可见,在实际交通管理应用中,基于pc机平台的车牌识别系统具有很多---与缺陷。鉴于传统基于pc平台的车牌识别系统存在的缺点和不足,本文提出了基于mcs-51单片机的车牌识别系统。
对于车牌本身是一连串的字符,不容易识别,因此,车牌识别系统价格,首先需要对字符进行分割,将一连串的字符分割成一个一个的字符。分割过的字符具有了字符的大致位置以及字符的高度。我们采取这样的方法确定字符的左右坐标和宽度,就可以对字符进行分割。但是,目前,任何---产品都不能完全取代人类的人工操作,它不能完全取代人类的思维,也不能与人们的思维方式相一致。本文中采用了字符分割算法对车牌的字符进行分割。字符分割算法是通过对图形的扫描确定进入到字符区域的di一个像素点的坐标和出去图像区域的di一个像素点的坐标,以这两点的坐标确定字符的大致位置以及字符的高度。我们采取同样的方法确定字符的左右坐标和宽度。在确定了字符的高度和宽度之后,对字符进行分割。
车牌识别技术和定位系统的研究,在我国已经有十余年的发展,该系统目前应用仍处于起步阶段,南乐车牌识别系统,该系统采用成熟的---投资还没有出现,车牌识别系统作为提高交通管理的有效工具,技术水平依然需要完善。当今许多实际应用场合,如在繁忙交通路口临时对欠税费、报废、挂失等车辆的稽查,则监视区域比较复杂,车牌识别系统厂家批发,现有识别方法无法直接应用;而且多数情况下,同时出现多辆汽车,背景有广告牌、树木、建筑物、斑马线以及各种背景文字等,现有的识别方法也不能---适应多变的环境。在自然条件下外界太阳光照往往不均匀,光线强度也是不断变化的,---是有chao速情况,在此条件下,被---机拍摄到的汽车图像往往是不清晰甚至是模糊的,为了得到清晰的图像此时须要对车辆图像其进行图像增强处理。车牌自动采集和管理及其他相关信息流量管理,园区车辆管理,停车场管理,交jing---和重大意义等方面,并成为信息处理技术的一个重要的研究课题。
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