字符识别在车牌识别中的应用
毕业设计基于python和opencv的车牌识别
毕业设计基于python和opencv的车牌识别摘要：本篇文章介绍了基于Python和OpenCV的车牌识别技术，并详细讨论了车牌识别系统的原理、实现步骤和效果评估。
通过该系统，可以准确地识别出图像中的车牌信息，实现了对车辆的自动监测和管理。
该系统具有较高的准确率和实用性，可以在实际场景中广泛应用。
1. 前言车牌识别技术是计算机视觉领域中的重要研究方向之一。
随着交通运输的发展和车辆数量的增加，对车辆的管理和监测需求日益增加。
传统的车牌识别方法需要大量的人工干预和复杂的算法，效果受到诸多因素的影响。
而基于Python和OpenCV的车牌识别技术能够更加高效、准确地实现车牌的自动识别，为车辆管理提供了更好的支持。
2. 车牌识别系统的原理车牌识别系统的原理基于图像处理和机器学习技术。
首先，通过摄像机获取车辆图像，并使用图像处理技术进行预处理。
对图像进行灰度化、二值化、图像增强等处理，以提高图像质量和车牌的辨识度。
然后，使用基于机器学习的方法对处理后的图像进行特征提取和分类。
通过训练模型，将车牌区域与其他区域进行区分，并提取出车牌的特征信息。
最后，通过字符分割和字符识别技术对车牌上的字符进行提取和识别。
车牌识别系统的准确性取决于算法的优化和模型的训练效果。
3. 车牌识别系统的实现步骤基于Python和OpenCV的车牌识别系统的实现步骤分为图像预处理、特征提取与分类、字符分割和字符识别四个主要步骤。
3.1 图像预处理首先，将获取的车辆图像转换为灰度图像，并对其进行二值化处理。
通过设定合适的阈值，将车牌区域与其他区域进行区分。
然后，进行图像增强处理，包括对比度调整、边缘增强等，以提高车牌的辨识度。
最后，使用形态学操作对图像进行开运算和闭运算，去除噪声和细小的干扰。
3.2 特征提取与分类在图像预处理之后，需要对处理后的图像进行特征提取和分类。
可以使用机器学习算法，如支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)等，对车牌区域与其他区域进行分类。
车牌识别实验报告
车牌识别实验报告车牌识别实验报告一、引言车牌识别技术是近年来快速发展的一项重要技术，它在交通管理、安全监控等领域具有广泛的应用前景。
本文将介绍一次车牌识别实验的过程和结果，以及对该技术的评估和展望。
二、实验目的本次实验的目的是通过使用计算机视觉技术，实现对车辆车牌的自动识别。
通过该实验，我们希望验证车牌识别技术的准确性和可行性，并评估其在实际应用中的效果。
三、实验方法1. 数据收集我们采集了一组包含不同类型和风格的车牌图像数据，包括普通车辆、摩托车和电动车等。
这些数据来源于不同的场景，包括白天、夜晚和恶劣天气等条件下的拍摄。
2. 图像预处理为了提高车牌识别的准确性，我们对采集到的图像进行了预处理。
首先，我们使用图像处理算法对图像进行了去噪处理，去除了图像中的干扰信息。
然后，我们对图像进行了灰度化处理，将彩色图像转化为灰度图像，以便后续的处理。
3. 特征提取在进行车牌识别之前，我们需要从图像中提取出车牌的特征。
我们使用了一种基于边缘检测的方法，通过检测图像中的边缘来提取车牌的轮廓。
然后，我们根据车牌的形状和大小，进一步筛选出可能的车牌区域。
4. 字符分割在车牌识别中，字符分割是非常关键的一步。
我们使用了一种基于连通区域的方法，将车牌图像中的字符分割出来。
通过分析字符之间的间隔和相对位置，我们可以更准确地识别出每个字符。
5. 字符识别最后一步是对分割出的字符进行识别。
我们使用了一种基于深度学习的方法，训练了一个字符识别模型。
通过将字符图像输入到模型中，我们可以得到对应的字符标签，从而实现对车牌的识别。
四、实验结果经过实验，我们得到了一组车牌识别的结果。
在测试数据集上，我们的识别准确率达到了90%以上。
尤其是在白天和晴朗天气下，识别效果更加出色。
然而，在夜晚和雨天等恶劣条件下，识别准确率有所下降。
五、实验评估尽管我们的车牌识别系统取得了较好的结果，但仍存在一些问题和改进空间。
首先，恶劣天气条件下的识别准确率较低，需要进一步优化算法来提高鲁棒性。
车牌字符识别
车牌字符识别1 引言 (1)2 常用车牌识别算法简介 (2)2.1 模板匹配的方法 (2)2.2 特征匹配法 (3)2.3 神经网络 (3)2.4 支持向量机（SVM） (3)3 字符识别前的预处理 (4)3.1大小归一化 (4)3.2笔画粗细归一化 (5)4 车牌字符特征提取 (6)4.1常用特征提取方法 (6)5 基于支持向量机库LIBSVM的车牌字符识别 (8)5.1 LIBSVM简介 (8)5.2 字符分类器的设计 (9)1 引言车牌字符识别是整个车牌识别系统的核心，在完成车牌定位，图像预处理以及字符分割工作以后，就需要对车牌字符进行识别处理。
从科学划分角度考虑，字符识别属于模式识别的范畴，用于字符识别的模式识别方法可以大致分为结构模式识别、统计模式识别及两者的结合。
结构模式识别是早期字符识别研究的主要方法。
其主要出发点是字符的组成结构。
从字符的构成上讲，字符是由笔划(点横竖撇捺等)、偏旁部首构成的；还可以认为字符是由更小的结构基元构成的。
由这些结构基元及其相互关系完全可以精确地对字符加以描述。
识别时，利用上述结构信息的方法进行识别，类似一个逻辑推理器。
用这种方法来描述字符字形结构在理论上是比较恰当的，其主要优点在于对字体变化的适应性强，区分相似字能力强；但是，在实际应用中，面临的主要问题是抗干扰能力差，因为在实际得到的文本图像中存在着各种干扰，如倾斜，扭曲，断裂，粘连，纸张上的污点，对比度差等。
这些因素直接影响到结构基元的提取，假如结构基元不能准确地得到，后面的推理过程就成了无源之水。
此外结构模式识别的描述比较复杂，匹配过程的复杂度因而也较高。
所以在字符识别领域中，纯结构模式识别方法已经逐渐衰落。
统计决策论发展较早，理论也较成熟。
其要点是提取待识别模式的一组统计特征，然后按照一定准则所确定的决策函数进行分类判决。
字符的统计模式识别是将字符点阵看作一个整体，其所用的特征是从这个整体上经过大量的统计而得到的。
车牌识别毕业设计论文
车牌识别毕业设计论文车牌识别是一项实用的技术，已广泛应用于交通管理、安全监控和智能导航等领域。
本毕业设计旨在研究和实现一种高效准确的车牌识别系统，通过图像处理和模式识别的方法，实现车牌的自动检测、字符分割和识别。
在车牌识别系统中，图像处理是最关键的环节之一、首先，需要对图像进行预处理，包括二值化、滤波和去噪等操作，以提高后续处理的准确性。
然后，通过边缘检测和形态学操作，可以实现车牌的自动检测。
通过比较不同车牌的特征，可以找到最佳的车牌位置。
在车牌的字符分割过程中，一般采用基于垂直和水平投影的方法。
首先，通过垂直投影，可以得到每个字符的位置和宽度。
然后，通过水平投影，可以得到字符的高度和行间距。
通过这些信息，可以将车牌字符逐个分割出来，为后续的字符识别提供准备。
字符识别是车牌识别系统的最后一步，也是最复杂的一步。
常用的方法包括基于模板匹配和基于机器学习的方法。
在模板匹配中，需要提前准备一组字符模板，并将待识别的字符与模板进行比较，找出最佳匹配的字符。
在机器学习方法中，常用的算法包括支持向量机（SVM）和深度学习等，通过训练大量的样本数据，建立一个分类模型，实现字符的自动识别。
在实际应用中，车牌识别系统还需要考虑到诸多因素，如车牌大小的变化、光线条件的差异和图像角度的旋转等。
为了提高系统的鲁棒性，可以采用自适应阈值处理、学习算法和特征提取等技术手段。
通过本毕业设计，可以深入了解车牌识别的原理和实现方法，并通过实验验证其准确性和效率。
此外，还可以进一步优化和改进车牌识别系统，以提高其性能和适应性。
监控系统中的车牌识别技术应用
监控系统中的车牌识别技术应用车牌识别技术是监控系统中的重要应用之一。
随着汽车数量的快速增长和城市交通管理的需求不断提升，车牌识别技术在交通安全、公安管理、停车场管理等方面发挥着重要作用。
本文将介绍车牌识别技术的原理、应用场景及其在监控系统中的具体应用。
一、车牌识别技术的原理车牌识别技术是通过图像处理和模式识别等技术手段，对车辆的车牌进行自动化识别和提取。
主要分为以下步骤：1. 图像获取：通过摄像机或监控摄像头获取车辆的图像。
2. 图像预处理：对获取的图像进行去噪、增强和调整等预处理操作，提高后续处理的准确性。
3. 车牌提取：通过边缘检测、颜色分析等算法，定位并提取图像中的车牌区域。
4. 字符分割：将提取的车牌图像分割成单个字符。
5. 字符识别：对每个字符进行识别，得到车牌号码。
6. 车牌识别结果输出：将识别结果输出给监控系统进行后续处理。
二、车牌识别技术的应用场景1. 交通安全监控：通过在路口、高速公路等交通节点安装车牌识别设备，可以实时监测车辆的行驶状态和违法行为，提高交通安全管理水平。
2. 智能停车系统：利用车牌识别技术，自动识别车辆的车牌号码并与停车场数据库进行比对，实现无人值守的自动缴费和停车管理。
3. 没有系统的监控系统能从大量的监控数据中准确识别车牌，有力的辅助了公共安全。
三、车牌识别技术在监控系统中的具体应用1. 出入口管理：在公司、学校、小区等需要对车辆进行限制和管理的场所，可以通过车牌识别技术实现对进出车辆的自动识别和记录，提高门禁管理的效率和安全性。
2. 疑点车辆追踪：在犯罪现场侦查、嫌疑车辆追踪等涉案场景中，监控系统可以通过车牌识别技术实时获取车辆的信息，为公安机关提供重要线索。
3. 公共安全监控：在一些重要场所和敏感区域，安装车牌识别设备可以对进入区域的车辆进行全自动的识别和记录，实现对潜在威胁的监控和管控。
4. 路况监测与治理：通过在道路上安装车牌识别设备，可以实时监测交通拥堵、违规超载等违法行为，为交通管理部门提供数据支持和决策参考。
ocr技术的主要特点和应用领域
ocr技术的主要特点和应用领域OCR技术（Optical Character Recognition，光学字符识别）是一种将图像中的文字内容转化为可编辑、可搜索的电子文档的技术。
它的主要特点是高精度、高速度和高适应性。
OCR技术的应用领域非常广泛，包括文档数字化、自动化数据录入、身份证识别、银行卡识别、车牌识别、手写文字识别等。
OCR技术的主要特点如下：1. 高精度：OCR技术可以实现非常高的识别精度，能够准确地将图像中的文字转化为可编辑的文本。
随着深度学习和人工智能的发展，OCR技术的识别精度不断提升，已经可以达到甚至超过人眼识别的水平。
2. 高速度：OCR技术可以实现快速的文字识别和处理，能够在短时间内处理大量的图像和文本数据。
这使得OCR技术在大规模数据处理和自动化流程中具有重要的应用价值。
3. 高适应性：OCR技术可以适应不同的图像和文字格式，包括印刷体、手写体、不同字体、不同大小等。
它可以处理各种复杂的场景，例如模糊图像、倾斜文字、光照不均匀等。
OCR技术的应用领域非常广泛，下面将重点介绍其中几个重要的应用领域。
1. 文档数字化：OCR技术可以将印刷文档、书籍、报纸等纸质文档转化为可编辑的电子文档。
这有助于提高文档的检索、存储和共享效率，并且方便进行文本分析和信息提取。
2. 自动化数据录入：OCR技术可以用于自动识别和提取各种表格、票据、发票等中的文字和数字信息。
这可以大大减少人工录入的工作量和错误率，提高数据的准确性和效率。
3. 身份证识别：OCR技术可以用于自动识别和提取身份证中的姓名、性别、民族、住址等信息。
这可以在办理各种证件、开户等场景中减少人工操作，提高效率和便利性。
4. 银行卡识别：OCR技术可以用于自动识别和提取银行卡中的卡号、有效期、持卡人姓名等信息。
这可以在ATM机、POS机等场景中实现快速的识别和支付，提高用户体验和安全性。
5. 车牌识别：OCR技术可以用于自动识别和提取车牌号码。
智能交通系统中的车牌识别技术使用教程
智能交通系统中的车牌识别技术使用教程智能交通系统的发展使得城市交通管理变得更加高效和准确。
其中，车牌识别技术在智能交通系统中扮演着重要的角色。
它能够识别车辆的车牌号码并与车辆信息进行匹配，提供实时的交通管理和监控。
本文将介绍智能交通系统中车牌识别技术的使用教程，包括设备选择、安装配置、图像处理和使用注意事项等内容。
一、设备选择和安装配置1. 车牌识别相机选择：在选择车牌识别相机时，首先要考虑其适用环境和性能要求。
根据实际情况选择适合的相机类型，包括固定相机和移动相机两种。
固定相机适用于固定道路设备安装，如停车场和路口监控系统。
移动相机适用于移动监控任务，如巡逻车辆和交通事故勘察。
2. 安装配置：在安装车牌识别相机时，需要考虑相机的安装位置和角度，以保证拍摄车牌的清晰度和稳定性。
同时，还要确保相机与其他设备的连接稳定可靠，如服务器和监控中心。
二、图像处理1. 图像采集：车牌识别相机会拍摄车辆经过时的图像。
为了获得清晰的车牌图像，可以采用以下几种方法：合理调整相机的曝光度和对比度；使用红外光源提高夜间拍摄效果；通过设置合适的焦距和光圈来提高图像的清晰度。
2. 图像预处理：车牌识别前需要进行图像预处理，包括去噪、灰度化、边缘检测和图像增强等步骤。
去噪可以使用中值滤波或均值滤波等方法；灰度化可以将彩色图像转化为灰度图像；边缘检测可以使用Sobel、Canny等算法；图像增强可以通过直方图均衡化或灰度拉伸等方法提高图像质量。
3. 车牌定位与分割：车牌识别的关键步骤是车牌定位与分割。
通过利用图像处理技术，可以在图像中准确地定位和分割出车牌区域。
常用的方法包括基于颜色特征的车牌定位和基于形状特征的车牌定位。
4. 字符识别：在车牌分割后，需要对车牌上的字符进行识别。
字符识别可以采用模板匹配、神经网络和机器学习等方法。
其中，机器学习方法如卷积神经网络（CNN）在字符识别中有较好的效果。
三、使用注意事项1. 数据准备：为了提高车牌识别的准确性，需要准备大量的车牌图像数据进行模型训练和测试。
常用的车牌识别算法
常用的车牌识别算法包括以下几种：
1. 车牌定位算法：用于确定车辆图像中车牌的位置。
这种算法通常会使用图像处理技术，如梯度信息投影统计、小波变换、车牌区域扫描连线算法等，以识别图像中的车牌区域。
2. 字符分割算法：在车牌定位后，需要将车牌中的字符进行分割。
这种算法通常会使用图像处理技术和机器学习算法，如基于深度学习的字符分割算法，以准确地将各个字符分割开来。
3. 字符识别算法：用于识别分割后的字符。
这种算法通常会使用机器学习算法，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），以对字符进行分类和识别。
4. 神经网络识别算法：大规模神经网络识别算法是一种深度学习算法，它能够同时处理车牌定位和字符识别两个任务，具有更高的准确性和鲁棒性。
5. 启发式车牌定位算法：综合利用了图像处理技术和机器学习算法，以提高车牌定位的准确性。
这种算法通常会使用一些特征选择方法，如SVM、HOG等，以将车牌区域和非车牌区域进行区分。
6. 角度偏差和光照波动控制算法：在车牌定位和字符识别过程中，车辆的角度偏差和光照波动会影响算法的准确性。
这种算法通常会使用一些图像处理技术，如滤波、归一化等，以减小这些因素的影响。
这些算法在车牌识别过程中相互配合，以实现准确的车牌识别。
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作者简介 赵丹青$",PJ6%C女C在职硕士生C华中科技大学自动控制系C现为中南民族大学计算中心讲师C武汉 J#++PJ
对 于 已 提 取 出 来 的 车 牌 中 的 字 符!需 要 进 行 字 符切分"其基本方 法 是 利 用 字 与 字 之 间 的 空 白 间 隔 在图像行垂直投影上形成空白间隙将单个字符的图 像切割出来的"但是有些汉字是左!右 %部分构成的 二 分 字 和 由 左!中!右 1部 分 组 成 的 三 分 字"如#鄂! 为二分字.川!为 三 分 字"这 些 二 分 字 和 三 分 字 的 图 像垂直投影在一 个 单 字 内 部 也 会 出 现 空 白 间 隙!因 而单纯使用垂直投影空白间隙切分汉字的切割算法 会 产 生 误 分 !将 这 些 二 分 字 或 三 分 字 误 分 "为 了 解 决 这一问题!利用字 间 的 间 隔 一 般 大 于 字 内 间 隔 这 一 特 点 将 二 者 区 分 !或 者 利 用 回 扫 式 字 切 割 方 法 !即 根
" 基本原理
对 于 车 牌 中 数 字K汉 字K字 符 的 识 别C其 识 别 原 理 与 印 刷体字符 识 别 的 方 法 基 本 相 同)它 包 含 了 车 牌 定位C预 处 理C字 符 识 别 等 几 个 主 要 环 节C其 原 理 框图如图 "所示)车牌定位的过程C是对整幅图像进 行 扫 描 C从 中 找 出 车 牌 所 在 的 具 体 位 置 C即 将 车 牌 部 分 从 背 景 图 像 中 分 离 出 来 )预 处 理 的 作 用 包 括 M二 值 化C消 噪C字 分 割C归 一 化 等)其 中C二 值 化 的 作 用 是 将 字符与背景分 离D消 噪 过 程 是 去 除 车 牌 图 像 中 的
$华 中 科 技 大 学 自 动 控 制 系 %
摘 要 介 绍 了 一 种 识 别 车 牌 中 汉 字 字 符 的 方 法C它 包 含 了 车 牌 的 定 位C预 处 理C字 符 识 别 等 几 个 重 要 环 节)该 识 别方法分为 !级C粗分类是依据文字的四周面 积 编 码 来 分 类 的D单 个 汉 字 的 识 别C是 依 据 文 字 的 全 局 笔 划 方 向 特 征 来 识 别 的 C由 于 此 识 别 方 法 简 单 C识 别 速 度 较 快 C故 识 别 效 果 理 想 ) 关键词 二值化D形态学滤波D四周面积编码D归一化 中图分类号 EF#," 文献标识码 G 文章编号 "++H6#+"I$!++!%+#6++##6+J
苏 !粤 !冀 川 皖 陕
甘 !吉 !鲁 豫 辽 湘 闽 云 晋
这种粗分类 的 方 法 分 类 速 度 快!分 类 的 特 征 非 常 简 单 !但 必 须 要 文 字 的 边 框 特 征 非 常 的 清 晰 # (#.#( 细万分方类数据
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单字识别
N N
输出识别结果
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图" 车牌识别系统原理图
过程一般是这样的M
先根据某些准则判别这个字符属于整个集合的某一
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粗 分 类 采 用 的 是 四 周 面 积 编 码 法!根 据 汉 字 的 边框特征将汉字分为若干个子集!如表 ’#
表 ’ 汉字的子集
四周面积编码
汉字
%!%!%!% %!%!%!( %!%!(!% %!%!(!’ %!’!%!% ’!%!%!% ’!’!%!% ’!’!%!( ’!’!(!( ’!(!%!% (!’!%!%
由 于 车 牌 的 高 宽 比 固 定!因 此 可 以 将 之 作 为 一 种标准对上面得到的提取出来的车牌进行检测和判
断 "考 虑 到 变 形 因 素 !如 果 提 取 出 来 的 车 牌 其 高 宽 比 不在 *"$’0*"1’这个范围之内就视为无效目标!修 正 门 限 值 后 开 始 循 环 !最 终 达 到 边 界 " %"% 图象的预处理
象 素 点 的 个 数 )"
图 % 灰度直方图分布情况8
图 1 灰度直方图分布情况9
对以上 %种情况!我们采用相同的处理方式!找 到象素点个数最少的灰度值 :!以 :作为门限值!将 车牌图象二值化"既灰度值大于 :的象素 点 取 值 为 $!灰度值小于 :的象素点取值为 *"另外!在有必要 的 情 况 下 !用 旋 转 变 换 进 行 倾 斜 修 正 " %"%"% 图象的滤波过程(消噪问题)
1C
中 南 民 族 大 学 学 报 (自 然 科 学 版 )
第 %$卷
图象在车牌部分由于字符颜色和车牌背景颜色差别
很 大 !其 灰 度 级 分 布 有 一 定 的 规 律 和 范 围 !并 且 车 牌 的高宽具有一定的比例来将车牌从背景图片中分离
出 来 的 "提 取 车 牌 可 以 采 用 如 下 方 法 # 首先设定门限值为 $%&!设定检测阈值为 $’(依
汉字!再根 据 其 汉 字 特 征 进 行 细 分 类#比 如!可 以 根 据 汉 字 的 全 局 笔 划 方 向 密 度 特 征 来 /.0 对 汉 字 进 行
识别# 设汉字点阵图象为 ,"- ,"#首先从图象左边的
每一点由左至右 进 行 水 平 扫 描!得 出 每 一 扫 描 线 和 笔划轮廓线的交点!如图 1中点 234和 5所示6分别 计 算这些黑象 素 点 的 方 向 特 征 分 量 7.8即 与 扫 描 线 垂直的方向特征9!并将它们相加6然后将 ,"条扫描 线 等 分 为 ’,组!并 计 算 每 一 组 中 所 有 特 征 分 量 7. 之和!即得到一个 ’,维的全局笔划方向密度特征#
一些外在干扰C使 字 符图像更为清 晰D字 分割的任务就是将
含有车牌的图像
N 车牌定位
车牌中所有的文字C 符号C数码等一一 分
N 预处理
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字符识别在车牌识别中的应用
赵丹青 孙德宝
图象的预处理过程常常需要用到图像二值化技
术 !二 维 图 像 滤 波 技 术 !汉 字 的 切 分 技 术 以 及 汉 字 的 归一化技术等" %"%"$ 二值化技术
计算机中输入的车牌图像通常都是数字灰度图
像!其 灰 度 值 从 *0 %’’"为 了 将 车 牌 图 像 中 的 字 符 与 背 景分离!常采 用 阈 值 化 技 术 将 数 字 灰 度 图 像 转 变 为 数字二值图 像"实 现 字 符 与 背 景 分 离 常 采 用 直 方图法!其门限值用如下方式 确 定#定 义 一 个 有 %’2 个元素的一维整型数数组元素 3456!分别统计车牌 图象中灰度值为 *!$!%!7!%’’的象素点的个数!既 3456中存放的是车牌图象中所有灰度值为 5的象素 点 的 个 数 "比 较 灰 度 值 和 象 素 个 数 的 关 系 !发 现 有 以 下 %种不同万的方情数况据!分别如图 %和图 1所示(横坐标 表 示 的是灰度值!纵 坐 标 表 示 的 是 具 有 该 灰 度 值 的
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作为现代社 会 的 主 要 交 通 工 具 之 一 的 汽 车C在 人 们 的 生 产 K生 活 的 各 个 领 域 正 大 量 使 用 C对 其 信 息 的 自 动采集和管 理 对 于 交 通 车 辆 管 理K园 区 车 辆 管 理 K停 车 场 管 理 等 方 面 有 很 大 的 帮 助 C成 为 信 息 处 理 技 术 的 一 项 重 要 课 题)智 能 交 通 系 统 $LE3%已 成 为 当 前 交通管理发 展 的 主 要 方 向C而 车 牌 识 别 技 术 作 为 智 能 交 通 系 统 的 核 心 C起 着 举 足 轻 重 的 作 用 )基 于 计 算 机数字识别 技 术 的 车 牌 自 动 识 别 技 术C特 别 是 分类匹配车牌自动识别系统能将输入的汽车图象通 过 处 理 识 别 C输 出 为 几 个 字 节 大 小 的 车 牌 字 符 串 C无 论在存储空间的占用上还是在与管理数据库相连方 面 都 有 无 可 比 拟 的 优 越 性 )在 大 型 停 车 场 C交 通 部 门 的 违 章监测$电子警 察 %K高 速 公 路 及 桥 梁 的 收 费 站 管 理 等 方 面 C有 着 广 泛 的 应 用 前 景 )