汽车车牌识别系统车牌定位子系统的设计与实现
车牌识别系统设计与实现
车牌识别系统设计与实现随着交通拥堵程度的不断加剧以及交通违法行为的增多，车牌识别系统在智能交通管理中扮演着非常重要的角色。
本文将介绍车牌识别系统的设计与实现，以及其在交通管理中的应用。
一、车牌识别系统的设计1. 硬件设计车牌识别系统的硬件设计主要包括摄像头、图像采集卡以及计算设备等。
摄像头用于捕捉车辆的图像数据，图像采集卡则负责将摄像头采集到的数据传输给计算设备进行处理。
在硬件设计中，需要选择合适的摄像头和图像采集卡，并确保其稳定性和可靠性。
2. 软件设计车牌识别系统的软件设计主要包括图像处理算法和车牌识别算法。
图像处理算法用于对采集到的图像数据进行预处理，包括图像去噪、图像增强、图像分割等。
车牌识别算法则通过对预处理后的图像进行特征提取和模式识别，从而实现对车牌的准确识别。
二、车牌识别系统的实现1. 图像采集与预处理车牌识别系统的实现需要先进行图像采集与预处理。
通过摄像头采集到的图像数据，首先进行灰度化处理，将图像转换为灰度图像。
然后，对图像进行高斯滤波以及图像增强处理，去除噪声和增强图像细节。
接下来，使用适当的图像分割算法将车牌区域从图像中分离出来，为后续的车牌识别算法提供准确的输入数据。
2. 车牌识别算法车牌识别算法是车牌识别系统的核心部分。
常用的车牌识别算法包括基于模板匹配的方法、基于特征提取的方法以及基于深度学习的方法。
在实际应用中，可以根据具体场景的需求选择合适的算法进行实现。
基于模板匹配的方法使用预先生成的车牌模板与待识别车牌进行匹配，从而实现车牌的识别。
该方法简单直观，但对光照变化、车牌畸变等情况的适应性较差。
基于特征提取的方法通过提取车牌区域的特征进行识别，如边缘检测、字符切割以及字符识别。
该方法比较稳定和准确，但对光照、模糊等因素较为敏感。
基于深度学习的方法是目前较为流行的车牌识别算法。
通过使用深度神经网络模型进行特征提取和分类，能够有效提高识别的准确率和稳定性。
三、车牌识别系统在交通管理中的应用1. 交通违法监控车牌识别系统可以与交通违法监控相结合，通过实时识别车牌号码，快速准确地判断违法行为，实现实时监控和处罚。
牌照识别系统的设计与实现
牌照识别系统的设计与实现随着社会的发展，更多的交通工具进入了人们的日常生活中，而交通问题也日益成为城市管理和公共安全的关注焦点。
在这种情况下，牌照识别系统应运而生，其作用在于识别和跟踪每一辆汽车。
牌照识别系统的设计与实现是一项繁琐的工作，需要合理的算法和高效的设备。
本文将详细介绍牌照识别系统的设计思路和实现方式。
一、牌照识别系统简介牌照识别系统是一种自动化的系统，它可以从摄像头或其它设备获取一帧图像，然后进行处理，提取出图像中的车辆牌照。
牌照识别系统大大提高了警察和交通管理人员的工作效率，同时，也可以对公共安全和交通流量产生积极的影响。
下面是牌照识别系统的工作流程：获取图像—预处理—特征提取—物体检测—牌照识别—结果输出二、车牌的识别方法在牌照识别系统中，车牌的识别是关键环节，它决定了整个系统的性能和准确率。
牌照识别方法主要有以下几种：1. 基于模板匹配的方法这种方法基于已知的模板图像，通过对比图像相似值来识别车牌。
该方法在识别过程中需要与大量的模板图像进行匹配，所以需要很强的计算能力。
同时，如果摄像头的角度和位置变化较大，模板匹配的效果会大打折扣，很难识别车牌。
2. 基于字符分割的方法这种方法将车牌的图像分成多个字符块，然后通过字符识别来判断每一个字符是什么，最后将字符拼接起来得到车牌号。
这种方法需要进行大量的图像处理和分割操作，而且对车牌的位置和角度较为敏感，准确率有待提高。
3. 基于深度学习的方法深度学习是现代计算机视觉领域的核心研究方向，其通过学习数据来发现数据之间的内在联系，进而实现对图像的自动分析和理解。
近年来，基于深度学习的牌照识别方法不断地被提出和改进，并在实际应用中得到了很好的效果。
目前，基于深度学习的车牌识别系统已经成为了业界的主流解决方案。
三、牌照识别系统的实现在实现牌照识别系统时，需要考虑以下几个方面：1. 硬件设备的选择牌照识别系统的硬件设备需要满足高清晰度的图像采集，同时具备较强的处理能力和大容量的存储空间。
汽车车牌识别系统-车牌定位子系统的设计与实现大学毕业论文外文文献翻译及原文
毕业设计（论文）外文文献翻译文献、资料中文题目：汽车车牌识别系统-车牌定位子系统的设计与实现文献、资料英文题目：文献、资料来源：文献、资料发表（出版）日期：院（部）：专业：班级：姓名：学号：指导教师：翻译日期： 2017.02.14汽车车牌识别系统---车牌定位子系统的设计与实现摘要汽车车牌识别系统是近几年发展起来的计算机视觉和模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一。
在车牌自动识别系统中，首先要将车牌从所获取的图像中分割出来实现车牌定位，这是进行车牌字符识别的重要步骤，定位的准确与否直接影响车牌识别率。
本次毕业设计首先对车牌识别系统的现状和已有的技术进行了深入的研究，在此基础上设计并开发了一个基于MATLAB的车牌定位系统，通过编写MATLAB文件，对各种车辆图像处理方法进行分析、比较,最终确定了车牌预处理、车牌粗定位和精定位的方法。
本次设计采取的是基于微分的边缘检测，先从经过边缘提取后的车辆图像中提取车牌特征，进行分析处理，从而初步定出车牌的区域，再利用车牌的先验知识和分布特征对车牌区域二值化图像进行处理，从而得到车牌的精确区域，并且取得了较好的定位结果。
关键词：图像采集，图像预处理，边缘检测，二值化，车牌定位ENGLISH SUBJECTABSTRACTThe subject of the automatic recognition of license plate is one of the most significant subjects that are improved from the connection of computer vision and pattern recognition. In LPSR, the first step is for locating the license plate in the captured image which is very important for character recognition. The recognition correction rate of license plate is governed by accurate degree of license plate location.Firstly, the paper gives a deep research on the status and technique of the plate license recognition system. On the basis of research, a solution of plate license recognition system is proposed through the software MATLAB,by the M-files several of methods in image manipulation are compared and analyzed. The methods based on edge map and das differential analysis is used in the process of the localization of the license plate, extracting the characteristics of the license plate in the car images after being checked up for the edge, and then analyzing and processing until the probably area of license plate is extracted，then come out the resolutions for localization of the car plate.KEY WORDS：imageacquisition，image preprocessing，edge detection，binarization，licence，license plate location前言 (1)第1章绪论 (2)§1.1 课题研究的背景 (2)§1.2 车牌的特征 (2)§1.3 国内外车辆牌照识别技术现状 (3)§1.4车牌识别技术的应用情况 (4)§1.5 车牌识别技术的发展趋势 (5)§1.6车牌定位的意义 (6)第2章 MATLAB简介 (7)§2.1 MATLAB发展历史 (7)§2.2 MATLAB的语言特点 (7)第3章图像预处理 (10)§3.1 灰度变换 (10)§3.2 图像增强 (11)§3. 3 图像边缘提取及二值化 (13)§3. 4 形态学滤波 (18)第4章车牌定位 (21)§4.1车牌定位的主要方法 (21)§4.1.1基于直线检测的方法 (22)§4.1.2 基于阈值化的方法 (22)§4.1.3 基于灰度边缘检测方法 (22)§4.1.4 基于彩色图像的车牌定位方法 (25)§4.2 车牌提取 (26)结论 (30)参考文献 (31)致谢 (33)随着交通问题的日益严重，智能交通系统应运而生。
基于人工智能的车牌识别系统设计与实现
基于人工智能的车牌识别系统设计与实现随着人工智能技术的不断发展，许多领域已经开始使用人工智能来实现自动化和智能化。
其中，基于人工智能的车牌识别系统已成为了当前最为普及的智能化产品之一。
这篇文章将会讨论这个主题，并介绍一种基于人工智能的车牌识别系统的设计与实现。
一、什么是基于人工智能的车牌识别系统？基于人工智能的车牌识别系统是一种利用图像处理和计算机视觉技术实现车牌自动识别和辨别的系统。
该系统通过采用计算机视觉算法，对车辆图片进行分析和提取，实现车牌号码的自动识别。
二、基于人工智能的车牌识别系统的应用领域基于人工智能的车牌识别系统具有广泛的应用领域，例如：(1) 道路交通：在道路交通管理中，可以使用车牌识别进行车辆通行管理和交通违法监控。
(2) 银行安保：在银行的现金运输中，可以使用车牌识别对车辆进行识别和管理。
(3) 物流配送：在物流配送中，可以使用车牌识别对货物进行跟踪和收发管理。
三、基于人工智能的车牌识别系统的优点相对于传统的车牌识别方式，基于人工智能的车牌识别系统有以下优点：(1) 高效：基于人工智能的车牌识别系统能够在短时间内完成对车牌的识别，提高识别的准确率和效率。
(2) 精准：基于人工智能的车牌识别系统能够准确地识别车牌号码，避免因人工识别造成的识别错误。
(3) 自动化：基于人工智能的车牌识别系统能够实现自动化的车牌识别，减少人工操作和管理。
四、基于人工智能的车牌识别系统的技术原理基于人工智能的车牌识别系统是通过图像处理和计算机视觉技术实现的。
它基本原理包括以下几个步骤：(1) 图像获取：首先获取车辆图片，包括车牌和车身。
(2) 图像处理：对获取的车辆图片进行图像预处理，包括降噪、增强、滤波、二值化等。
(3) 车牌检测：通过使用目标检测算法，对处理后的车辆图片进行车牌检测，确认车牌位置和边界框。
(4) 字符分割：对车牌进行字符分割，将车牌图像分成单个字符的图像，并去除多余杂质。
(5) 字符识别：对分割后的字符图像进行特征提取和分类器训练，用以进行字符识别。
车牌识别系统的设计与实现毕业设计论文
本科生毕业设计（论文）题目：车牌识别系统的设计与实现毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
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作者签名：日期：学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
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智能交通系统中车牌识别系统设计与实现
智能交通系统中车牌识别系统设计与实现智能交通系统的快速发展已经极大地提高了道路交通的效率和安全性。
其中一项重要的技术就是车牌识别系统。
车牌识别系统利用计算机视觉技术来自动识别车辆的车牌信息，实现车辆的自动监控和管理。
本文将介绍智能交通系统中车牌识别系统的设计与实现，并探讨其在交通管理中的应用。
一、系统设计1. 系统架构智能交通系统中的车牌识别系统主要包括图像采集模块、车牌识别模块和数据处理模块。
图像采集模块负责实时采集道路上行驶车辆的图像；车牌识别模块利用图像处理和模式识别技术对车辆的车牌进行识别；数据处理模块将识别到的车牌信息与数据库进行比对，并根据系统需求进行相应的处理。
2. 图像采集图像采集是车牌识别系统的第一步，需要在道路上安装摄像头或红外相机等设备来实时采集车辆的图像。
采集到的图像应具备较高的清晰度和对比度，以提高后续图像处理的准确性。
3. 车牌识别车牌识别是车牌识别系统的核心部分，需要利用图像处理和模式识别技术来对车辆的车牌进行识别。
首先，可以通过图像处理技术对采集到的图像进行预处理，包括图像去噪、灰度化、二值化等操作。
然后，利用模式识别算法对车牌图像进行特征提取和分割，最后通过字符识别技术对车牌中的字符进行识别。
4. 数据处理数据处理模块负责将识别到的车牌信息与数据库进行比对，并进行相应的处理。
比对结果可以用于车辆违规行为的监控和管理；数据处理还可以将识别到的车牌信息进行统计分析，为交通管理提供数据支持。
二、系统实现1. 图像处理算法针对图像采集模块采集到的图像，可以采用图像处理算法进行预处理。
例如，可以使用高斯滤波算法对图像进行去噪，使用直方图均衡化算法增强图像对比度，使用边缘检测算法提取车辆边缘等。
2. 车牌识别算法车牌识别算法是车牌识别系统的核心。
常用的车牌识别算法包括基于模板匹配的方法、基于特征提取和匹配的方法、基于深度学习的方法等。
针对不同的场景和要求，可以选择合适的算法来实现车牌识别功能。
智能车牌识别系统的设计与实现
智能车牌识别系统的设计与实现智能车牌识别系统是一种基于计算机视觉技术和人工智能算法的应用，它能够实时准确地识别车辆的车牌信息。
随着城市交通的快速发展和车辆数量的增加，传统的人工车牌识别方法已经无法满足大规模、高效率的需求。
因此，智能车牌识别系统应运而生，成为现代交通管理和安全监控的重要工具。
设计智能车牌识别系统的关键步骤包括图像采集、车牌定位、字符分割和字符识别。
首先，系统需要通过摄像机等设备获取车辆的图像。
随后，系统通过图像处理算法，对图像进行预处理和车牌定位，以确定车牌的位置和大小。
接下来，系统使用字符分割算法将车牌上的字符分割出来，并进一步对字符进行预处理。
最后，系统利用字符识别算法，将分割后的字符识别为相应的字符或数字。
在图像采集方面，智能车牌识别系统一般使用高清摄像机或摄像头来获取车辆图像。
为了保证图像的质量，摄像机需要具备良好的分辨率和对比度，并能够适应各种光照条件。
此外，为了提高系统的鲁棒性，还可以采用多个摄像头进行图像采集，以覆盖更大的区域。
车牌定位是智能车牌识别系统的一个重要环节。
车牌在图像中的位置和大小不固定，而且可能被其他物体遮挡，因此车牌定位算法需要具备一定的鲁棒性和准确性。
常用的车牌定位算法包括基于颜色和形状的方法。
基于颜色的方法利用车牌的颜色特征，通过颜色分割和形态学处理等步骤，将车牌从图像中分离出来。
基于形状的方法则通过提取车牌的形状特征，再结合机器学习算法，对图像进行分类和判别。
字符分割是智能车牌识别系统的一个关键步骤。
车牌上的字符排列方式多样，字符之间可能存在重叠或交叉，这给字符分割带来了一定的困难。
为了解决这个问题，可以采用基于垂直投影和水平投影的字符分割算法。
首先，通过垂直投影将车牌上的字符分割成若干个垂直区域。
然后，通过水平投影将每个垂直区域分割成各个字符。
最后，根据字符的大小和形状进行进一步的筛选和调整，以确保字符的完整性和准确性。
字符识别是智能车牌识别系统的核心任务。
车牌识别系统的设计与实现
车牌识别系统的设计与实现摘要智能交通系统是21世纪道路交通管理的发展趋势。
高速公路的不断发展和车辆管理体制的不断完善，为智能交通管理系统进入实际应用领域提供了契机。
牌照自动识别监控系统正是在这种应用下研制出来的，它能够自动、实时地检测车辆、识别汽车牌照，从而监控车辆的收费、闯关、欠费以及各种舞弊现象。
作为智能交通系统的重要组成部分，汽车牌照识别技术（License Plate Recognition, LPR，简称“车牌通”）是一个以特定目标为对象的专用计算机视觉系统，该系统能从一幅图像中自动提取出车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别，它运用模式识别、人工智能技术，对采集到的汽车图像，能够实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符，并以计算机可直接运行的数据形式给出识别结果，使得车辆的电脑化监控和管理成为现实。
关键词：牌照识别，智能交通管理系统，车牌定位，字符分割License Plate Location and Recognition SystemAbstractIntelligent Transportation System is a developing trendence of Transportation Management in the 21st century. The expressway is developing constantly, and vehicle management system is perfecting. It has offered the opportunity for the fact that the Management System of the intelligent transportation entering the application actually. The License Plate Recognition system just developed out under this application, it can measure vehicle , discern automobile license plate automaticly in real-time, thus control charge of vehicle, make a breakthrough, owe fee and various kinds of not to practice fraud the phenomenon. Important component as the intellectual traffic system, LPR is a computer visual system for special purpose of object, this system can draw License Plate image and separate character automaticly from a image , and then distinguishes for characters, it utilizes template recognition and the technology of artificial intelligence, that automobile image carries out that arrives for collection can distinguish character, character and the figure of License Plate accurately, may give identification result with data directly, make the monitoring of vehicle become realistic.Key words：LPR( License Plate Recognition); ITS (Intelligent Transportation System) ;template operation目录摘要 (I)ABSTRACT (II)第一章绪论 (1)1.1 引言 (1)1.2 研究背景及意义 (1)1.3 论文主要研究内容 (3)第二章车牌识别系统简介 (4)2.1 车牌识别系统概述 (4)2.2 图像的灰度化 (5)2.3 图像的二值化和阈值处理 (6)2.4 图像的锐化 (7)2.5 图像的去噪 (7)2.6 灰度拉伸 (7)2.7 图像的倾斜矫正 (7)2.8 车牌字符分割 (8)2.9 字符识别 (8)第三章 LPR系统的设计与分析 (9)3.1 引言 (9)3.2 LPR中的关键技术及其算法实现 (9)3.2.1 车牌区域提取 (9)3.2.2 牌照图像二值化 (22)3.2.3 模板运算 (28)第四章系统实现 (31)4.1 主要数据结构 (31)4.2 硬件支持 (31)4.3 软件的安装及系统的实现 (32)第五章总结 (34)参考文献 (35)致谢 (36)第一章绪论1.1引言伴随着世界各国汽车数量的增加，城市交通状况日益受到人们的重视。
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摘要汽车车牌识别系统是近几年发展起来的计算机视觉和模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一。
在车牌自动识别系统中，首先要将车牌从所获取的图像中分割出来实现车牌定位，这是进行车牌字符识别的重要步骤，定位的准确与否直接影响车牌识别率。
本次毕业设计首先对车牌识别系统的现状和已有的技术进行了深入的研究，在此基础上设计并开发了一个基于MATLAB的车牌定位系统，通过编写MATLAB文件，对各种车辆图像处理方法进行分析、比较,最终确定了车牌预处理、车牌粗定位和精定位的方法。
本次设计采取的是基于微分的边缘检测，先从经过边缘提取后的车辆图像中提取车牌特征，进行分析处理，从而初步定出车牌的区域，再利用车牌的先验知识和分布特征对车牌区域二值化图像进行处理，从而得到车牌的精确区域，并且取得了较好的定位结果。
关键词：图像采集，图像预处理，边缘检测，二值化，车牌定位ENGLISH SUBJECTABSTRACTThe subject of the automatic recognition of license plate is one of the most significant subjects that are improved from the connection of computer vision and pattern recognition. In LPSR, the first step is for locating the license plate in the captured image which is very important for character recognition. The recognition correction rate of license plate is governed by accurate degree of license plate location.Firstly, the paper gives a deep research on the status and technique of the plate license recognition system. On the basis of research, a solution of plate license recognition system is proposed through the software MATLAB,by the M-files several of methods in image manipulation are compared and analyzed. The methods based on edge map and das differential analysis is used in the process of the localization of the license plate,extracting the characteristics of the license plate in the car images after being checked up for the edge, and then analyzing and processing until the probably area of license plate is extracted，then come out the resolutions for localization of the car plate.KEY WORDS：imageacquisition，image preprocessing，edge detection，binarization，licence，license plate location前言 (4)第1章绪论 (4)§1.1 课题研究的背景 (5)§1.2 车牌的特征 (5)§1.3 国内外车辆牌照识别技术现状 (6)§1.4车牌识别技术的应用情况 (7)§1.5 车牌识别技术的发展趋势 (8)§1.6车牌定位的意义 (9)第2章 MATLAB简介 (9)§2.1 MATLAB发展历史 (9)§2.2 MATLAB的语言特点 (10)第3章图像预处理 (12)§3.1 灰度变换 (13)§3.2 图像增强 (14)§3. 3 图像边缘提取及二值化 (16)§3. 4 形态学滤波 (20)第4章车牌定位 (23)§4.1 车牌定位的主要方法 (23)§4.1.1基于直线检测的方法 (24)§4.1.2 基于阈值化的方法 (25)§4.1.3 基于灰度边缘检测方法 (25)§4.1.4 基于彩色图像的车牌定位方法 (27)§4.2 车牌提取 (29)结论 (32)参考文献 (33)致谢 (35)随着交通问题的日益严重，智能交通系统应运而生。
从20世纪90年代起，我国也逐渐展开了智能交通系统的研究和开发，探讨在现有的交通运输网的基础上，提高运输效率，保障运输安全。
我国加强智能交通系统（ITS）的研究与开发势在必行，特别是考虑到我国的国情和我国经济的快速发展，社会信息化程度日益提高，交通管理智能化成为发展的趋势。
汽车牌照自动识别系统是近几年发展起来的计算机视觉和模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一。
车牌识别的目的是对摄像头获取的汽车图像进行预处理,确定车牌位置,提取车牌上的字符串，并对这些字符进行识别处理,用文本的形式显示出来。
车牌自动识别技术在智能交通系统中具有重要的应用价值。
在车牌自动识别系统中，首先要将车牌从所获取的图像中分割出来，这是进行车牌字符识别的重要步骤，定位准确与否直接影响车牌识别率。
本次设计主要对车牌的定位做了比较详细的研究。
汽车牌照自动识别系统作为一种交通信息的获取技术在交通车辆管理、园区车辆管理、停车场管理有着特别重要的应用价值，受到业内人士的普遍关注。
车牌自动识别的处理有三部分组成，其中车牌定位作为最关键的技术，成为重点研究的对象。
车牌定位的成功与否以及定位的准确程度将会直接决定后期能否进行车牌识别以及识别的准确度。
由于在现实中，汽车的车牌图像受到光照、背景、车型等外界干扰因素以及拍摄角度、远近等人为因素的影响，造成图像受光不均匀，车牌区域不明显，给车牌区域的提取带来了较大的困难。
车牌定位的方法有很多种，目前比较经典的定位方法大都在基于灰度图像的基础上。
本次毕业设计就针对灰度图像的定位进行了研究。
针对不同背景和光照条件下的车辆图像，提出了一种基于灰度图像灰度变化特征进行车牌定位的方法。
依据车牌中不同区域的灰度分布，车牌定位时可以首先将彩色车牌进行灰度化然后再进行车牌定位。
第1章绪论§1.1 课题研究的背景随着21世纪经济全球化的到来，高速度、高效率的生活节奏，使车辆普及成为必然的趋势，交通管理自动化越来越成为亟待解决的问题。
现代智能交通系统 (Intelligent Transportation System，ITS)中，车辆牌照识别(License Plate Recognition，LPR)技术是计算机视觉与模式识别技术在交通领域应用的重要研究课题之一，是实现交通管理能够智能化的重要环节，其任务是分析、处理汽车图像，自动识别汽车牌号。
LPR系统可以广泛应用于电子收费、出入控制、公路流量监控、失窃车辆查询和停车场车辆管理等需要车牌认证的场合；尤其在高速公路收费系统中，实现不停车收费提高公路系统的运行效率，LPR系统更具有不可替代的作用。
因而从事LPR技术的研究具有极其重要的现实意义和巨大的经济价值。
LPR系统中的两个关键子系统是车牌定位系统和车牌字符识别系统。
关于车牌定位系统的研究，国内外学者已经做了大量的工作，但实际效果并不是很理想，比如车牌图像的倾斜、车牌表面的污秽和磨损、光线的干扰等都是影响定位准确度的潜在因素。
为此，近年来不少学者针对车牌本身的特点、车辆拍摄的不良现象及背景复杂状况，先后提出了许多有针对性的定位方法，使车牌定位在技术和方法上都有了很大的改善。
然而现代化交通系统不断提高的快节奏，将对车牌定位的准确率和实时性提出更高的要求，因而进一步加深车牌定位的研究是非常有必要的。
§1.2 车牌的特征车牌的本身具有许多固有特征，这些特征对不同的国家是不同的，我国现在使用的车牌主要根据中华人民共和国机动车牌号GA36-92标准，具有以下特征：（1）形状特征：标准的车牌外轮廓尺寸440*140，字符高90，宽45，字符间距12，间隔符宽10。
整个字符的高宽比例近似为3:1，车牌的边缘是线段围成的有规则的矩形。
主要用在车牌的定位分割。
（2）颜色特征：现有的字符颜色与车牌底色搭配有四种类型，蓝底白字，黄底黑字，白底黑字，黑底白字。
这部分特征主要用在对彩色图像进行车牌的定位。
（3）字符的特征：标准的车牌上有7个字符，呈水平排列，待识别的字符模板可以分为一下三类，汉字，英文字母，阿拉伯数字，主要用于对字符匹配识别方面。
（4）其他国家的汽车牌照格式(如汽车牌照的尺寸大小，牌照上的字符排列等)通常只有一种，而我国则根据不同车辆、车型、用途，规定了多种牌照格式(例如分为军车、警车、普通车等)。
（5）我国汽车牌照的规范悬挂位置不唯一。
（6）由于环境、道路或人为因素造成汽车牌照污染严重，这种情况下，国外发达国家不允许上路，而在我国仍可上路行驶。
车牌与汽车的其它区域相比，还有以下主要特征：（1）车牌区域中的垂直边缘比水平边缘密集，而车身其它部分的水平边缘明显，垂直边缘较少。
（2）灰度变化特征：车牌的底色、边缘颜色，车辆外部的颜色都是不同的，表现在图像中就是灰度级互不相同，这就在车牌边缘形成了灰度突变边界。
实际上，车牌的边缘在灰度上的表现是一种屋脊状边缘。
在车牌区域内部，字符和车牌底的灰度较均匀的呈现波峰波谷。
（3）有相对集中和规则的纹理特征。
由于我国汽车车牌识别的特殊性，这就导致了采用任何单一识别技术都是难以奏效的。
§1.3 国内外车辆牌照识别技术现状目前，国内外有大量关于车牌识别方面的研究报道。
国外在这方面的研究工作开展较早。
在上世纪70 年代，英国就在实验室中完成了“实时车牌检测系统”的广域检测和开发。
同时代，诞生了面向被盗车辆的第一个实时自动车牌监测系统。
发展到今日，国外对车牌检测的研究已经取得了一些令人瞩目的成就，如Yuntao Cui提出了一种车牌识别系统，在车牌定位以后，利用马尔科夫场对车牌特征进行提取和二值化，对样本的识别达到了较高的识别率。