車牌定位是車牌識別的關(guān)鍵步驟，為了能在復(fù)雜背景和不均勻光照條件下快速準確定位車牌位置，基于改進Isotropic Sobel邊緣檢測算子的車牌定位算法，由此來解決其存在的問題，該算法通過改進Isotropic Sobel邊緣檢測算子，實現(xiàn)了車牌圖像在水平、垂直以及對角線方向上的紋理特征提取，然后采用Otsu算法閾值化，再對閾值化后的二值圖像做數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)去運算得到車牌的候選區(qū)域，利用車牌特征去除偽車牌。

車牌識別系統(tǒng)也是基于形態(tài)學(xué)操作的重要性質(zhì)，對經(jīng)過二值化后的車牌圖像首先進行閉運算操作，使得車牌的字符區(qū)域連接起來，然后對車牌圖像進行開運算操作，來消除車牌上的噪聲，得到明亮的車牌區(qū)域從候選區(qū)域中去除偽車牌并定位出車牌區(qū)域 通過對車牌圖像的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)去運算，圖像中剩下少部分的連通區(qū)域，即為車牌的候選區(qū)域，這些區(qū)域包括車牌區(qū)域和偽車牌區(qū)域，為此，需要從圖像中去除偽車牌并定位出車牌。

牌照字符識別方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法?；谀０迤ヅ渌惴ㄊ紫葘⒎指詈蟮淖址祷⑵涑叽绱笮】s放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，選擇匹配作為結(jié)果?；谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對字符進行特征提取，然后用所獲得特征來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器；另一種方法是直接把圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，由網(wǎng)絡(luò)自動實現(xiàn)特征提取直至識別出結(jié)果。

許多大型停車場的日常車流很大，數(shù)據(jù)量也很大。 這就要求智能車牌識別系統(tǒng)的安全性有著很高的要求。 選擇專業(yè)的智能車牌識別系統(tǒng)制造商可以為停車場提供安全的保護，使業(yè)主放心，停車場管理員省心。

智能車牌識別系統(tǒng)作為智能化時代下的產(chǎn)物，未來的發(fā)展不可，其將成為停車場管理進步的重要部分。如今，眾多停車場設(shè)備廠家不斷，以實現(xiàn)無人化值守停車場為目標(biāo)，快速發(fā)展，為人們提供智能、安全、便捷的停車生活