5.4 延伸阅读

近年来，随着社会经济的高速发展，汽车数量急剧增加，对交通管理水平的要求也日益提高，而相应的人工管理方式已不能满足实际的需要，微电子、通信和计算机技术在交通领域的应用极大地提高了交通管理的效率。而车牌识别技术恰好能满足这一需求，可以识别被纳入“黑名单”的通缉车辆，统计在一定时间范围内进出各省的车辆，还能有效地对这些车辆进行定位，对公安机关等相关部门帮助很大。智能车牌定位及识别技术将对维护交通安全和城市治安、防止交通堵塞、实现交通自动化管理有着现实意义。

本章主要研究和解决的问题如下。

（1）在车牌图像中定位并提取车牌的位置。

（2）进行图像灰度化、二值化等图像处理。

（3）选取合适的算子及阈值对其进行边缘检测。

（4）对分割下来的牌照字符提取具有分类能力的特征。

（5）如何有效地选取识别的分类。

在车辆牌照字符识别系统的研究领域，近几年出现了许多切实可行的识别技术和方法，从这些新技术和方法中可以看到两个明显趋势：一是单一地人工选取合适的算法和其他指标已经不能取得很好的结果；二是车牌识别逐渐走上智能化的道路，通过智能系统选取不同的算法进行自动分析才能更准确地应对各个角度及位置的车牌信息识别。

本章参考的文献如下。

[1] 刘倩.智能交通系统中的数字图像处理技术[J].科技创新导报，2009.

[2] 马永慧.车牌识别系统中车牌定位与字符分割的研究[D].中北大学，2013.

[3] 阮秋琦.数字图像处理学[M].北京：电子工业出版社，2001.