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車輛檢測可以采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測技術(shù)、視頻檢測等多種方式。采用視頻檢測可以避免破壞路面、不必附加外部檢測設(shè)備、不需觸發(fā)位置、節(jié)省開支，而且更適合移動式、便攜式應(yīng)用的要求。
系統(tǒng)進行視頻車輛檢測，需要具備很高的處理速度并采用好的算法，在基本不丟幀的情況下實現(xiàn)圖像采集、處理。若處理速度慢，則導(dǎo)致丟幀，使系統(tǒng)無法檢測到行駛速度較快的車輛，同時也難以在有利于識別的位置開始識別處理，影響系統(tǒng)識別率。因此，將視頻車輛檢測與牌照自動識別相結(jié)合具備技術(shù)難度。
那么如何實現(xiàn)車牌識別的呢，下面簡單說說：
對現(xiàn)存的車牌識別算法進行了研究，在諸多算法中尋找到一種適合在Android、iOS平臺上運行的算法。先通過智能手機的攝像頭獲得車牌的彩色圖像，然后將采集到的圖像進處理，包括通過YUV模型進行灰度化，分段線性變換進行灰度拉升，二值化，Roberts算子進行邊緣檢測，數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理等，然后通過Hough變換進行車牌矯正，其次用雙投影和灰度跳變的方法實現(xiàn)車牌的定位、分割，后通過模板匹配實現(xiàn)車牌識別。
移動端車牌識別實現(xiàn)的過程簡單為以下幾個部分：
圖像采集：通過智能手機攝像頭拍攝車牌圖像。
預(yù)處理：灰度化、二值化、邊緣增強、噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、對比度調(diào)整等。
車牌定位：在經(jīng)過圖像預(yù)處理之后的灰度圖像上進行行列掃描，確定車牌區(qū)域，車牌切斜校正。
字符分割：在圖像中定位出車牌區(qū)域后，通過灰度化、二值化等處理，定位字符區(qū)域，然后根據(jù)字符尺寸特征進行字符分割。
字符識別：對分割后的字符進行縮放、特征提取，與字符數(shù)據(jù)庫模板中的標準字符表達形式進行匹配判別。
結(jié)果輸出：將車牌識別的結(jié)果以文本格式輸出。
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