复杂环境下的车牌识别问题，主要针对车牌识别系统中识别软件部分的相关技术进行研究。致力于其中所用到的各种数字图像处理算法，寻求一种对车牌的位置、颜、大小无关的定位算法，该算法要对于外界光线强度和图像对比度的变化有较强的适应能力，并使之在车牌生锈、变形等干扰的情况下能够准确定位；在车牌进行分割时，对于字符粘连和断裂的情况，要相应地做出分割和合并。基于数字图像处理的车牌识别是一种无源型汽车牌照智能识别方法，不需要在汽车上安装发送车牌号码的车载发射设备，对运动或静止状态车辆的车牌号码可以进行非接触性信息采集与识别。

　　2、智能车牌识别系统可全天工作，无中断、无疲劳、误码率低。它可以适应高速车辆，在不影响正常交通的情况下完成车辆运动过程中的任务，司机不会意识到高度的隐私。智能车牌识别系统的应用将大大提高执法效率。3、超速罚款、智能车牌识别系统技术与速度测量设备相结合，可用于惩罚车辆超速违规行为，常用于高速公路。具体应用是:在道路上设置速度监控点，捕捉超速车辆，识别车牌号码，并将车辆的车牌号码和图片发送到每个出口。在每个设置中，一旦数量是相同的执法通知警告装置，惩罚和智能识别车辆车牌识别设备和号码，并收到超速车辆的数量。

　　字符识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法是首先将分割后的字符二值化，并将其尺寸缩放为字符数据库中模板的大小，然后与模板进行匹配，选取佳匹配作为结果。建立数字库对该方法在车牌识别过程中很重要，数字库准确才能检测出的数据正确。基于人工神经元网络的算法有两种，一种是先对特征提取待识别字符，然后用所获得的特征训练神经网络分配器；另一种是直接将待处理图像输入网络由网络自动实现特征提取直至识别结果。模板匹配实现简单，当字符较规整时，对字符图像的缺损、污迹干扰适应力强且识别率高。因此，这里将模板匹配作为车牌字符识别的主要方法。

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