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车牌识别系统之车牌校正

车牌识别技术的实现过程简单分为：获取图像—预处理—车牌定位—车牌校正—字符分割—字符识别。

由于受拍摄角度、镜头等因素的影响，图像中的车牌存在水平倾斜、垂直倾斜或梯形畸变等变形，这给后续的识别处理带来了困难。如果在定位到车牌后***行车牌校正处理，这样做有利于去除车牌边框等噪声，更有利于字符识别。目前常用校正方法有：Hough变换法，通过检测车牌上下、左右边框直线来计算倾斜角度。

车速对图像的效果，我公司采用的PAL制视频标准规定为每秒25帧图像。若摄像机镜头的景深(图像清晰范围)为1.0米。对于90公里/小时(0.001*3600/0.04=90)的车速，摄像机只能采集到1帧的清晰图片。车辆出入小区完全处于监控之下，使小区的出入，收费，防盗，车位管理完全智能化、自动化并具有方便快捷，***地优点。车牌识别系统是经过视频流技能进行辨认：它经过对逐个衔接的视频中的车牌图画进行盯梢，逐个的处理视频和图画信息。这样有用的处理了在短时刻内因外界的搅扰造成车牌无法进行正确的辨认。

尤其在夜间可以抑制汽车大灯的干扰，从而清晰地捕1捉车牌，继而实现高达99.58%的识别率，高居行业首位。随着技术的发展，这些问题正逐步被解决，车牌识别摄像机可采用宽动态CMOS、基于车牌局部曝光、图像算法控制的补光技术等，可以自动跟踪光线变化，有效抑制顺光和逆光。车牌识别系统可以全天候的监控所在路面的车辆情况，及时发现问题并记录当时的情况。这样一来就有效的缓解了交通的压力，也可以让一些无处可躲。