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交通监管系统的主要发展趋势，所谓智能交通系统是在较完善的基础设施（包括道路、港口、机场和通信）之上将先进的信息技术、通信技术、控制技术、传感器、计算机技术和系统综合技术有效的集成，并应用于地面运输系统，从而建立起在大范围内发挥作用的，实时、准确、高效的运输系统。

行驶车辆的车牌实时识别尤其是智能运输系统研究的重要组成部分。车牌识别系统是对公路上配置的摄像头拍摄的照片进行数字图像处理与分析，综合应用大量的图像处理最新成果和数学形态学方法对汽车图像进行平滑、二值化、模糊处理、边缘检测、图像分割、开运算、比运算、区域标识等，利用多种手段以提取车牌区域，进而达到对汽车牌照的精que定位并最终完成对汽车牌照的识别。

车牌识别系统的用途很多，如高速公路电子收费站、公路流量控制、公路稽查、失窃车辆查询、监测黑牌机动车、监控违章车辆的电子警察等公路监管场合以及停车场车辆管理、出入控制等需要车牌认证的场合都要应用车牌识别系统，尤其在高速公路收费系统中，实现不停车收费技术可提高公路系统的运行效率，由此可见车牌识别系统具有不uJ替代的作用，因此对车牌识别技术的研究和应用系统的开发具有重要的现实意义。

车牌识别技术研究现状

车牌识别系统要综合应用多种手段提取车牌区域，对汽车牌照的精que定位并最终完成对汽车牌照的识别。因此车牌识别系统要应对多种复杂环境，如车流量高峰期、照射反光、车牌污染等。利用模拟人脑智能的ANN，在识别车牌时能进行联想记忆与推理，能够较好地解决字符残缺不完整而无法识别的问题。

车牌识别方法的研究

车牌识别系统主要包括车牌定位、字符分割、字符识别等工作模块，同时系统统自身具有良好的维护性和扩展性，可在无需为车辆加装其他特殊装置情况下实现对车辆的自动检测。

车牌定位方法的研究

车牌定位就是把车牌区域完整的从一副具有复杂背景的车辆图像中分割出来，它是解决图像处理中的实际问题，其方法多种多样，当前最常见的定位技术主要有：基于边缘检测的方法、基于彩色分割的方法、基于小波变换的方法、遗传算法和人工神经网络技术等。