数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础。所谓边缘是指其周围像素灰度值有阶跃变化或屋顶变化的那些像素点的集合。边缘广泛存在于物体与背景之间、物体与物体之间、图像基元与基元之间。它是图像分割所依赖的重要特征，图像理解和分析的步一般都是边缘检测。边缘检测的实质是采用某种算法来提取出图像中对象与背景间的交界线。我们将边缘定义为图像中灰度发生急剧变化的区域边界。图像灰度的变化情况可以用图像灰度分布的梯度来反映，因此我们可以用部图像微分技术来获得边缘检测算子。经典的边缘检测方法，是通过对原始图像中像素的某小邻域构造边缘检测算子来达到检测边缘这一目的的。

　　6.结果输出:将车牌识别的结果以文本格式输出。车牌识别系统是利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜自动识别的模式识别技术。技术的核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。车牌识别单元对图像进行处理，定位出车牌位置，再将车牌中的字符分割出来进行识别，组成车牌号码输出。

　　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。