Vc++6.0下车牌识别关键技术与应用

车牌号码识别是一项关键技术，它在智能交通系统(ITS)中扮演着重要角色，特别是在缓解城市交通压力、提升交通管理效率和打击犯罪方面。随着中国城市化进程的加速，对实时交通信息处理的需求日益增长，车牌识别系统作为 ITS 的核心组件，其发展显得尤为重要。 首先，车牌识别的过程涉及一系列预处理步骤。这包括二值化，即从原始图像中提取出黑白分明的图像，以便更好地分离文字；去噪，以消除图像中的干扰和噪声，提高后续处理的质量；字符大小标准化，确保不同尺寸的车牌文字都能被正确识别；字符分割，将车牌上的每个字符独立出来；以及字符细化，进一步细化字符边缘，便于特征提取和识别。 在实际应用中，车牌识别系统对于车辆控制、运输调度、停车管理、自动收费和交通事故处理等场景具有显著优势。例如，它可以实现高效、准确的车辆进出记录，提高收费效率，同时也能辅助警方追踪丢失或非法车辆，对于打击盗窃和追踪逃犯起到了重要作用。然而，早期的车牌识别技术，如英国1982年的刑侦系统和日本1983年的超速检测系统，尽管有尝试，但由于识别精度不高，未能大规模普及。 进入21世纪，尤其是90年代以后，随着信息技术的飞速发展，特别是图像处理、计算机通信和计算机技术的进步，车牌识别的性能得到了显著提升。我国在此领域的投入和研发也在不断加强，基础设施建设的推进促进了相关技术的集成和优化。一个完整的车牌识别系统通常包含车辆检测、精确的车牌定位、字符分割和识别四个主要模块，每个模块都需要精细设计和不断优化的算法支持。 车牌定位是关键步骤，它需要从复杂的背景中准确地定位到车牌区域，这是区分车牌与周围环境的关键。随着深度学习和机器学习技术的应用，现代车牌识别系统能够更智能地处理图像，提高定位精度和识别率，从而实现实时、高效的车牌识别。 总结来说，车牌号码识别技术在智能交通领域发挥着日益重要的作用，随着技术的不断进步，其在提高交通效率、保障公共安全和便利市民生活等方面的作用将持续增强。未来，期待看到更多创新的算法和硬件结合，推动车牌识别技术的进一步发展。