随着现代管理方法的进步和科学技术的发展，社区用户对车辆管理的要求越来越高。过去，手工刷ka的管理方法已不适应现代发展的需要。对于当前快节奏的高速工作模式，管理方法和系统有了根本性的改进。这种改进不仅要满足社区管理的需要。在现代交通行业发展过程中，车牌的识别体系是制约交通管理实现科技化的因素，该课题研究的车牌识别体系大大降低了交通管理工作的复杂程度。还必须适应社会的需要，小区停车场车牌识别系统，适应人类感官的需要和习惯性行动的需要。但是，目前，任何高科技产品都不能完全取代人类的人工操作，它不能完全取代人类的思维，也不能与人们的思维方式相一致。
车牌定位是指在经过图像预处理操作后的灰度图像中判断出车辆车牌所在的区域，殷都区停车场车牌识别系统，而车牌分割是指在完整的车辆图像中把本设计所要的车牌区域的图像分割出来，停车场车牌识别系统供应商，为下一步的字符识别操作做准备。车牌图像处理后的灰度图是一个水平度很高的矩形图样，在预处理图中比较集中，且字符的灰度值和相邻字符图样有较明显差别，因此很容易用边缘算法检测操作来对图像进行分割。但是，单方面而言其流程大概一致，关键差别在于前端采集系统图像的精度，和后端的算法处理。车牌定位和分割的精准度将直接影响到终的字符识别的好坏。
该系统将获得的机动车所有的图像实行串连处理后，会用数字字符的方法输送得出的信息，停车场车牌识别系统维修，这样不仅存储空间少，而且操作更加便捷。由此看来该课题研究的内容发展空间很广泛，它的速度与方便性是人工汽车牌照识别远远达不到的，这对交通发展领域有深远的影响。该系统将获得的机动车所有的图像实行串连处理后，会用数字字符的方法输送得出的信息，这样不仅存储空间少，而且操作更加便捷。
文章对计算机图像处理、人工智能、模式识别等车牌识别的背景知识进行深入研究，摸索出了用数字图像知识进行车牌识别的方法并重点研究，对在较为复杂的背景下的车牌定位、字符分割的车牌字符识别算法进行了重点研究，在识别上取得了良好效果。
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