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晋中小区车牌识别系统本地安装-云平台管理
车牌识别系统通过对车牌号的识别抓拍来进行车辆的管理，为用户提供了一种崭新的服务模式，给人们停车带来一种新的体验。
设计目标：车牌识别系统是图像处理和模式识别技术的一个研究热点，应用也越来越广泛。汽车牌照识别主要包括车牌、车牌字符分割、车牌字符识别三大部分。近几年来，许多学者对此进行了深入的研究和探讨，提出了基于纹理特征、颜色信息以及运用数学工具的车牌方法，以及基于投影分析、连通域分析的字符分割方法以及模板匹配、神经网络等的字符识别方法。针对国内外车牌识别的特点，在总结国内外车牌识别方法的基础上，利用现有方法的X势，结合数学工具，提高车牌识别的速度和精度。
在这些噪声源中，图像平滑的目的是为了降低噪声，通常采用空域内的X域平均法来降低噪声，而在空域内，由于噪声频谱多在高频段，所以这些方法都采用了各种形式的低通滤波器来降低噪声。空域是指直接对图像像素灰度值进行变换后替换，频率域是对图像像素值进行反变换，如傅立叶变换等。在实际中，通常采用像素点的平均运算和周围像素点的运算来去除突变像素点，从而滤掉一些噪声，当然如果使用了不合适的图像平滑算法，也会带来图像模糊。对于公路实际行驶的车辆，车牌在图像中经常会出现非水平状态，如摄像机不在车道正，车牌悬挂水平不平直，车辆突然变道行驶等，都会使到的车牌图像需要倾斜校正。因为牌照的上下两条平行线都是很明显的平行线，通常都会利用HOUGH变换，检测出这两条直线的倾角，或者利用特征投影检测车牌的倾角，然后对车牌图像进行水平校正。灰色校正也是一种X的图像增强方法，一般采用直方图修正法使图像达到所需的灰度分布.水平方向为像素灰度值，竖直方向为出现多少像素值，根据灰度直方图直方图调整图像像素值的分布范围，确保图像亮度值均匀平滑。
晋中小区车牌识别系统参考案例
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由于汽车牌照识别系统能够在智慧城市中占有一席之地，它离不开其的技术支持，特别是近两年来，智能车牌识别系统在停车场X地提高了停车场出入口车辆的通行效率，并在停车场中占据了重要的地位，特别是近两年来，汽车牌照识别系统在停车场中的应用越来越广泛，越来越受到人们的欢迎，越来越多的人开始使用它来停车。
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