车牌识别系统作为智能交通管理必不可缺的一子系统，它的系统主要分为四个重要部分:图像的预处理、车牌定位、字符分割和字符识别。在本次设计中，我们所采用的是一套基于MATLAB的车牌自动识别的方式，对于车牌的识别，它具有较强的识别能力，能有效地解决带有噪声和图像在不同条件下所带来的一些负面影响的问题。的设计结果也表明了MATLAB使车牌识别系统在运行上十分有效。整个系统中对于车牌的位置的定位和车牌号码的字符识别为重要。其中的车牌定位又分为图像图像灰度化、图像边缘检测和图像腐蚀；另外车牌号码的识别又由车牌号码的分割和单号码模块匹配结合。该系统的主要目的是将车牌部分通过对图像预处理后从原始图像中分离出来，再将车牌内车牌号的字符单个分离出来，再对单个字符进行模板匹配识别，所以车牌定位分离、字符定位、分离的结果在体统的识别过程中显得重要。

　　车牌识别系统一般由集成道闸、高清摄像机、补光灯、LED屏、地感线圈等设备组成，在车牌识别系统中地感线圈知道的人可能较少，因为它是埋在地下的表面上看不出来，地感线圈前方都会有一个减速区，当车辆减速到地感线圈时，车牌识别摄像头就会采集车辆图像，并将采集到的车辆信息上传到系统上，系统再将比对后的车辆信息显示在显示屏上和控制智能道闸完成升降放行。Recognition，VLPR) 是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜）进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理，交通流量控制测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化监管、闯红灯电子警察、公路收费站等等功能。对于维护交通和城市治安，交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。

　　治安卡口系统就充分发挥了车牌识别技术和分布式架构设计的优势，搭建了统一的卡口系统平台。具备了汽车图像记录、速度测定、号牌识别、自动报警、数据管理、流量统计、远程维护等综合性的业务功能，已被广泛应用于国道、省道、高速公路等路路面的交通事故预防和有关车辆案件的侦破。整个系统的运行都是围绕着车牌号码这个核心，车牌号码识别的就直接影响了系统的整体性能。所以该系统前端设计采用了视频流实时识别技术，并且10ms的识别时间充分了高流量道路车辆的一一识别，达到全天候全牌识别率不低于85-95%的。

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