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国际性的汽车车牌识别系统
Vladimir Shapiro · Georgi Gluhchev · Dimo Dimov
摘要：本文描述一个基于图像的车牌识别（CLPR）系统。 CLPR提供了一种廉价的解决方案，远程自动车辆识别。假设输入的是灰度图像。CLPR的本地化阶段产生一个用于字符分割与识别的板夹。识别方案结合了自适应迭代阈值与模板匹配算法。该方法对于不同光照是不变的，对识别字符的大小、厚度、倾斜度和处理小字符隔断有较好的效果。已在实验中得到了可喜的成果，可识别以色列和保加利亚车牌包括质量很差的图像。此外，现正探讨使用“现成的”光学字符识别技术。
关键词：车牌处理；文字识别；分割； 特征提取
1介绍 随着20世纪80年代CLPR的第一次工业自动化系统的出现，一个突出的商业系统在20世纪90年代产生。虽然已在全球市场出现许多可行的CLPR系统，但是研究仍在继续，新的先进的车牌定位解决方案，字符分割与识别仍不断出现。工业，私营和政府组织都对车辆自动识别有一个稳定的需求，主要用于交通管理和边境控制，安全准入，停车场收费，寻找失车或未缴的费用。但是仍然有一个技术上的挑战，就是如何在各种照明条件下实现可靠的身份识别，如何在随机场地或有噪声较强可靠识别，同时保持可靠的在不同国家的车牌和字符中正确识别。 一般情况下，CLPR自动系统包括一个摄像头，图像采集，一台电脑和客户设计的软件进行图像处理，分析和识别。它应该可用于室内和室外操作，光照条件多变环境，结果要求不变的大小、比例，字体可以多。避免各种类型的噪音，以合适的时间间隔得出结果，并提供实时响应，与其他图像采集设备配合工作，以及预捕获和封存图像。 CLPR系统可以看作是概念包含两个主要部分组成： •车牌定位（LPL） •车牌字符识别（LPCR）
