（5）车辆出入口的管理

在停车场出入口安装系统，能够自动配对出车辆进出的时间计算费用等。在保密单位的出入口也可以自动识别出该车辆是否有权限进入，保障了单位安全的同时也便于能够安全管理。

当然另有不少别的便利，就不一一列举了。如今中国上市发布的车牌识别系统还包含着许许多多的问题[2]，天气，光线，车辆种类，颜色繁众等等都影响了结果质量。而现代交通对识别体系的精确度，性能要求却越来越高，肯定会造

成相关研究人员来加入，现代图像处理的热点就是车牌的识别。

1.2 国内外发展状况

国外较国内来说研究较早。二十世纪八十年代的时候，那时候车牌识别的研究比较少，技术不足，只是简单的图像处理，并且最后基本还是需要人为识别。

二十世纪九十年代以后，车牌识别系统的钻研有点起色了[3]。A.S.Johnson等建议车牌号码的识别系统分为图象切分、特征提取和模板组织、字符识别等四个方面，实现车牌号码辨认。R.A.Lotufo利用人眼字符辨认技能对比获取图象，第一步在二值化图象定位到车牌区域，通过边缘跟踪法则获得字符特征，再计算出最相近分类器的字符和字符库字符对照，获取许多的候选结果，再经过人工的比较，最终得出结果。九十年代的识别系统识别的准确率比较令人满意，然而识别速率太慢。

八十年代中期开始，英国一家公司最先上下手车牌辨认体系的钻研。该公司的辨认系统辨认的时间大概是100ms，视频中车辆的速度最高为100m/s。另外高新技术公司的车牌体系,新加坡optasia公司的车牌体系等。此外Japan、Canada、Germany等过度也研发了自己国度的车牌辨认体系。

中国是在九十年代也起手了自国车牌辨认体系的钻研。那时基本定型的体系有中科院的汉王眼，香港的慧光。此外西安交大的图象处理和辨认研究所、上海交大的计算机专业、清华大学的人工智能研究所、浙江大学的自动化专业等都进行了相似的钻研。但是大陆车牌符号比较多，由中文英文数字组成。车辆也各式各样，大小不同，高度不同，车牌悬挂位置不同，这些都加大了车牌识别的难度。

1.3 车牌号码识别原理

目前车牌照的图像都是中规中矩特征明显的，具体说就是近似一个横向的长方形，位置也比较固定，并且车牌的灰度值跟周边区域有明显差异。正是因为存在一个灰度值突变的边缘，大大简易了通过边沿识别来定位车牌的技术。字符识别过程,通过对比分割字符与字符模板的相似值得出结果。文献综述

车牌识别系统的运行过程是将相机拍摄到的含车的视频输入计算机中进行一系列操作，提取出有车辆的图象，再对牌照进行检查。这样能准确的定位到车牌位置的长方形区域，将其分割为单个字符并输出，输出的G或者BMP格式图片就是车牌号码的每一个字符。拍摄并获取到的彩色图像包含大量颜色信息，识别时会大量占用计算机内存，极大影响了识别速度。所以要对图像进行预处理，利用彩色图象转变为灰色图象的方法来加速后续辨认速率。对图象执行灰度处理、二值处理、边沿提取、数学形态学等对车牌进一步定位。

1.4 本章小结

本章首先说明的选取课题的背景和意义，讲述了国内外车牌识别系统的现状，国内研究的不足与难处，分析了发展前景，并介绍了车牌识别系统的识别原理，主要部分。

 第二章 车牌号码识别系统总体方案

车牌识别体系是极其复杂的，能够划分为硬件软件两个步骤。硬件方面就是简单的采集车辆视频，需要摄像机、主控机、采集卡等硬件配置。软件方面是图像预处理，定位车牌，字符切分与识别等。系统的侧重点是软件方面，识别车牌的正确率是系统的关键