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在自然環境中，汽車圖像背景復雜，光照不均勻。如何準確地確定自然背景中的車牌區域是整個識別過程的關鍵。首先對采集的視頻圖像進行大范圍搜索，找到一些符合車牌特征的區域作為候選區域。然后，對這些候選區域進行進一步的分析和判斷。在選擇合適區域作為車牌區域，并從圖像中分離出來。

貴陽車牌識別系統

貴州車牌識別系統主要包括模板匹配算法和人工神經網絡算法。基于模板匹配算法，首先對分割后的字符進行二值化，并縮放到字符數據庫中模板的大小。然后，將它們與所有模板進行匹配，并選擇匹配作為結果。基于人工神經網絡的算法有兩種：一種是先提取字符的特征，然后用獲得的特征訓練神經網絡分配器;另一種方法是直接將圖像輸入網絡，網絡會自動提取特征，直到識別出結果。

車牌區域定位完成后，將車牌區域分割成單個字符，然后進行識別。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符的垂直投影，不可避免地要在字符之間或字符內部的間隙處接近局部小值，這個位置要滿足車牌的字符書寫格式、字符、大小限制等一些條件。垂直投影法對復雜環境下的汽車圖像中的字符分割有很好的效果。

車牌識別系統云臺攝像機通過抑光遮擋、電子快門調節、寬動態功能等方式抓拍車牌。

強光遮擋：在低照度彩色相機的基礎上，通過軟件的功能遮擋圖像較亮的部分。

車牌識別系統

車牌識別系統作為智能交通領域中確定車輛身份的重要手段，車牌識別技術在實現交通的智能化管理中發揮了巨大的作用，并滲透到各項工作中。

未來，隨著我國城市化的發展，交通壓力將更加嚴峻，因此智能交通管理將是未來交通發展的大方向。作為智能交通管理系統的重要核心，車牌識別系統將得到進一步的支持和發展。專家預測，未來車牌識別技術將得到廣泛應用，屆時車牌識別系統行業也將面臨大洗牌。只有擁有自主核心技術、產品質量達標的公司才能過關，這是車牌識別技術走向快速發展階段的必由之路