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(3) 交通路口的自动监管系统
全天候对违章机动车辆监测，不仅能对违章车辆拍照，还能实时对违章车辆的牌照和违章事件进行自动判断和识别，实现自动检测、自动监管、自动报警。
(4) 居民区物业管理及重要部门的安保管理系统
利用车牌识别技术对出入小区的车辆进行识别，登记外来车辆，保护居民的人身财物安全
2.2 车牌识别系统的组成
车牌识别系统的组成如图2.1所示，主要由图像采集、车牌定位、字符分割、字 符识别四个部分组成[4]。
图2.1车牌识别系统的组成
(1) 图像采集部分：通过光束检测和埋地线圈触发技术的结合运用，对感应到到有车辆通过时会触发图像采集系统开始工作，采集过程中一般采用高清CCD相机拍摄车牌前视图或后视图。
(2) 车牌定位部分：在以获取的图像中寻找车牌的位置。在整个识别系统中，对的车牌定位，是影响系统准确性的重要因素之一。
(3) 字符分割部分：在已定位出的车牌区域内把图像分割成单个字符(汉字、字母、数 字)图像，并进行归一化处理分割出来的字符图像，提高字符识别效率。
(4) 字符识别部分：运用各种图像识别技术处理分割出的单个字符图像，并且将识别出的字符按照顺序组合在一起作为车牌识别的结果。
2.3 车牌识别技术的难点
车牌识别系统在实际应用中的工作效率会被工作环境的变换、车牌自身的遮挡、应用方案选取等因素影响，故车牌识别效果不过稳定，影响车牌识别率[5,6]。
(1)外部环境变化对识别效率的影响
不同的气象因素对车牌识别的影响也很大，在特殊天气情况下会出现图像模糊、清晰度不高、色彩失真等现象，影响车牌识别的准确性。
为外界暗光线条件也同样会影响车牌识别。光照强度不同对提取的照片色彩影响很大。车辆处在不同位置，不同光照条件或者车牌是否在远光灯照射下都对车牌的识别有很大影响。
(2)车牌内容复杂对识别效率的影响
首先我国插排央视复杂，包含各种数字英文字母 ，和各省市简称文字，其中中文字符笔画发杂较难辨认。其次现在汽车牌照存在污损、遮挡等现象严重更提高了辨别难度，难以识别字符。
(3)方案选取对识别效率的影响
现存的各种拍照方式不同也会对所提取的照片造成影响。在正常拍照角度范围内所生成的正常照片是别的概率会高很多，有角度过大，扭曲成都台扬中的识别效率会大大降低。
同时照片提取的的分辨率也会对分辨的速度和效果有很大的影响。
3车牌字符信息的提取
在车牌字符信息的提取中比较重要的强两个步骤是车牌定位和字符分割，起作用主要是提取字符识和别阶段需要的字符信息，其性能的好坏对于字符识别部分的影响比较大，如何 准确快速定位车牌和切分字符图像对于整个车牌识别系统的来说比较关键。
车牌定位作为车牌识别的第一个阶段对后续的字符分割和字符识别存在较大的 影响，特别是对基于模板匹配的字符识别方法，由于其对字符的位置信息比较敏感， 所以对车牌定位的准确度要求更高。由于实际环境的复杂性，场景中可能会存在许 多干扰车牌定位的目标，导致车牌的准确定位更为困难。字符分割是继车牌定位后 的另一个关键步骤，为了准确识别车牌上汉字、英文字母和数字，需要在定位出来 的车牌区域中切割出字符区域，能否完整的分割出车牌字符在很大程度上决定了后 续的字符识别的准确度。车牌上的铆钉、边框及外界光照、污损等为准确切割车牌 字符带来了不少困难，如何准确快速完整的切分字符目前是车牌识别领域的一个研 宄热点。
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