图像中车辆牌照是具有比较显著特征的一块图象区域，这此特征表现在:近似水平的矩形区域；其中字符串都是按水平方向排列的；在整体图象中的位置较为固定。正是由于牌照图象的这些特点，再经过适当的图象变换，它在整幅中可以明显地呈现出其边缘。边缘提取是较经典的算法，此处边缘的提取采用的是Roberts算子。图9即是运用Roberts算子进行边缘检测得到的图像。车牌边缘很明显，但是车牌边缘并不是连续的，不利于根据其特征进行进一步的判断。因此，需要对其进行形态学的处理，使其成为一个连通的整体，便于后续定位。在进行形态学处理时，首先采用imclearborder 函数对提取后的车牌边缘进行连通处理，删除和图像边界相连的细小的对象，使得相邻的区域可以连成一个整体。然后进行数学形态学的腐蚀和膨胀运算，从而使车牌区域的垂直边缘连接成一个整体，同时周围的干扰区域分离，成为一个独立的区域。水平结构元素可以是形如[1...1]的滑动窗口，结构元素的大小取决于车牌图像的大小，一般取车牌图像大小的统计均值。

　　C、定期检查道闸设备的固定螺丝是否松动。如需松动需紧固螺丝。D、定期检查车辆检测器是否破损，如果破损需要重新切割及布置新的地感线圈，布置新线圈钱需要硬化路面。，识别率。车牌识别系统重要的一点是识别率。根据交通技术的研究结论，在稳定的交通流量下，车牌识别达到85%-95%，车牌识别系统已成功启动，达到标准。标准、高识别率和高稳定性。在安装识别系统之前，有必要进行测试，收集1万多辆汽车进行识别、存储数据和检索统计信息。在测试过程中，区分可识别的车牌和不可识别的车牌，以避免信息无效。

　　依靠科技求发展，不断为用户提供满意的智能化系统，优质的产品、适中的价格、专业的技术和一流的服务是我们永恒的追求。在机会和挑战并存的竞争环境中，为满足市场不断增长的需求，公司将一直站在行业高新技术的尖端，秉承“理性务实、创新发展”的宗旨，奉行“进取、求实、严谨、团结”的方针，不断开拓创新，以技术为核心、视质量为生命、奉用户为上帝，竭诚为您提供性价比最高的智能产品、高质量的工程设计改造及无微不至的售后服务。

　　整个车牌识别算法包括两部分:车牌定位和车牌字符识别，可以继续细分为车牌字符的分割、集成和字符识别。车牌字符识别部分主要由设计培训分类器完成。1、车辆检测:识别车辆车型，确定这是一辆汽车而不是只是一个车牌；2、图像采集和处理:边缘提取，进行灰度矫正对图像进行平滑处理；3、车牌号码、颜识别；3、车牌字符识别；车牌识别产品有五大核心总结1、拍照全，除了常见的蓝牌、黄牌、警牌外，还包括了农用车牌、新能源车牌（绿牌）、教练车牌、大使馆车牌、还有出的应急车牌；