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车牌识别系统主要解决的问题。1。卡口系统卡口系统对监控路段的机动车辆进行全天候的图像抓拍,自动识别车牌号码,通过公1安专网与卡口系统控制中心的黑名单数据库进行比对,当发现结果相符合时,系统自动向相关人员发出警报信号。卡口系统记录的图像还可以清楚地分辨司乘人员(前排)的面部特征。2。高速公路超1速抓拍系统系统抓拍超1速的车辆和识别车牌号码,并通过公1安专网将超1速车辆的车牌号码传达到各出口处罚点,各出口处罚点用车牌识别设备对出口车辆进行车牌识别,与己经收到的超1速车辆的号码对比,一旦号码相同立即报警。

车牌识别系统采用高度模块化的设计，将车牌识别过程的各个环节各自作为一个独立的模块。车牌跟踪模块车牌跟踪模块记录下车辆行驶过程中每一帧中该车车牌的位置以及外观、识别结果、可信度等各种历史信息。由于车牌跟踪模块采用了具有一定容错能力的运动模型和更新模型，使得那些被短时间遮挡或瞬间模糊的车牌仍能被正确地跟踪和预测，终只输出一个识别结果。

车牌识别系统的关键技术及算法。对车牌图像进行图像形态学操作：由于成像系统、传输介质、记录设备等的不完善，以及天气情况的变化等，车牌图像往往受到多种噪声的污染。在经过二值化处理的车牌图像上，会出现一些与要研究的对象（即车牌区域）不相关的孤立点或者像素块，扰乱图像的研究对象，影响对车牌区域的提取、分割等操作。于是要构造一种有效抑制噪声的滤波器来有效的去除目标和背景中的噪声，同时，能够很好地保护车牌区域的形状、大小及特定的车牌纹理特征。

车牌识别系统的关键技术及算法。对车牌图像进行图像形态学操作：车牌识别系统也是基于形态学操作的重要性质，对经过二值化后的车牌图像首***行闭运算操作，使得车牌的字符区域连接起来，然后对车牌图像进行开运算操作，来消除车牌上的噪声，得到明亮的车牌区域从候选区域中去除伪车牌并定位出车牌区域通过对车牌图像的数学形态学1运算，图像中剩下少部分的连通区域，即为车牌的候选区域，这些区域包括车牌区域和伪车牌区域，为此，需要从图像中去除伪车牌并定位出车牌。