车牌

车装上邦德式翻转车牌，用省时省力的方式躲避公众对其政客身份的关注。据英国《泰晤士报》1月31日报道，比利时联邦议会会给议员配发一张特殊的P字母开头车牌，悬挂该车牌的车辆可以享受某些特权，譬如，在拥挤的首都布鲁塞尔使用预留停车位，或在道路上免受警察检查。但使用不当难免遭到民众的反感，因此，议员们通常都会再配有一副常规号码的普通车牌。在议员迈克尔•弗雷利什看来，这两种车牌都有适用场合，“我会在公务出行时使用P字车牌，去国外度假时换回普通牌照，但老是拆装螺丝很麻

生率的重要手段。车牌识别技术是智能交通领域的关键技术，一般通过图像、视频等识别手段对车牌进行识别，将获取的信息反馈到其他系统，由其他系统进行处理[2]。该技术已广泛应用在停车场自动收费系统、道路监控系统、电子警察系统中。由于车牌识别技术广阔的应用前景，因而受到研究者的关注[3]。王晗等人[4]利用模板概率密度函数设计了一种车牌定位方法，能利用特征点的空间分布及色彩信息，迅速地判断出牌照的候选区域；根据中国标准汽车牌照的结构特点和几何特征，构造出一套标准牌照

350）1 国内车牌识别技术随着近几年人工智能技术的发展与普及，机器学习算法越来越多的被应用于车牌识别开发技术中，且识别率较高。车牌识别技术作为提升国家智慧建设中的一部分，是智能交通管理中的重要一环。有效识别车牌不仅仅可用于安防排查，也有益于提升人们的生活质量，为推动社会智能化贡献了卓著的力量。国内车牌识别技术比较成熟，常见的车牌均为蓝底白字，此种车牌规律性强，排版统一，便于识别。国内车牌分为大陆版本和港澳台版本，大陆版本的车牌结构规则单一，字符间距、字符

周家振 杜玉晓车牌识别是目前交通管理业务中备受关注的问题，随着人们对该领域的研究，车牌识别技术不断完善。其中，车牌识别是通过摄像头自动抓拍图片上的车牌并识别车牌号码，在交通管理方面得到了广泛的应用。本文对车牌定位识别算法展开了研究，并通过实验验证算法的合理性与准确性。车牌识别系统的主要步骤有以下几方面，分别为图像预处理、车牌检测、车牌图像分割和字符识别。传统的车牌定位方法，如基于边缘检测与基于颜色特征检测的方法很难处理复杂的场景，以及字符识别采用传统的B

）0 引言图1 车牌定位流程图Fig.1 Flow chart of locating license plate图2 基于HSV颜色分割车牌定位图Fig.2 Diagram of locating license plate based on HSV color segmentation arithmetic车牌识别技术是指可自动检测车牌和获取车牌信息的技术，是图像处理和智能运输系统领域中非常活跃的研究主题[1]。该技术可应用在交通道路疏通、违章车辆拍照

管理的效率。1 车牌识别技术发展的现状分析目前，我国用车人数与日俱增，为了方便人们的出行以及人们的合法权益受到保护，各大路口都设有电子眼以此来督促司机规范行车，保障人们的安全。随着用着人群的增加，城市停车困难成为现在国内发展的重要难题，很多大型购物中心以及综合写字楼等地都设立了停车系统，伴随着互联网技术的发展以及车牌识别系统的普遍应用，司机可以在很短的时间内停车取车，但是这些都只是针对发达的城市来讲，很多相对比较落后的地区并没有引进这样高端的技术，依旧会被

于Halcon的车牌识别是指通过识别车辆车牌来认证车辆身份的技术，它是智能交通系统的技术基础，是计算机视觉、图像处理技术与模式识别技术的融合，是智能交通系统中重要的研究课题。基于Halcon的车牌识别技术是集人工智能、图像处理、数据融合、计算机视觉、模式识别等技术为一体的复杂系统，要求识别精度高、处理时间短。1 基于Halcon的车牌识别系统1.1 车牌识别的原理车牌识别分为车牌定位、车牌校正、车牌分割、车牌识别和软件平台实现几部分。车牌的定位就是通过对图

100144）车牌检测是车牌识别系统中关键的第一步，传统的车牌检测算法存在大角度下车牌检测精度不高的问题。East 算法将车牌检测看成场景文本检测问题来处理，直接预测图像中任意角度的车牌位置和倾斜信息。采用改进的East 网络对车牌进行检测，特征提取采用PVANet 来加速运算，整个网络端到端训练，有效避免不必要的中间步骤，直接得到车牌区域。实验结果表明，构建的车牌检测算法具有较好的检测效果，可以准确检测大角度倾斜车牌的位置坐标信息，提高检测精度。车牌检

一样，每辆汽车的车牌也有着自己的理想和愿望，它们都有着一个宏大的目标——要自己走出去，看看外面的世界！没有梦想的车牌，和咸鱼有什么区别？怎么才能出去呢？毕竟车牌没长腿呀。不用担心，为了自己能逃跑成功，它们制定了两种逃跑计划：第一计划，就是要自己努力。主要是在汽车行走的时候，它们就使劲儿晃动自己的身体，争取让身上的螺丝松动，这样，时间一长，自己的逃跑计划终究会成功的！第二计划，全靠运气。有的时候，运气来了，挡也挡不住。比如说，天降大雨，车子行到积水多的地方，

00)0 引 言车牌识别系统是智能交通系统的核心部分，主要步骤包括：车牌定位、倾斜校正、字符分割、车牌识别三部分。车牌定位前需对拍摄到的图像进行预处理，即对拍摄到的图像进行降噪、增强处理；车牌定位完成后需对定位后的车牌区域进行倾斜校正，便于后续字符分割和车牌识别。车牌定位作为车牌识别中重要组成部分，由于光照、阴影等影响，使车牌定位更加困难。针对车牌定位难、定位速度慢，提出一种基于车牌背景和字符颜色特征的车牌定位算法。目前，车牌定位主要分为灰度车牌定位[4-

000)0 引言车牌识别包括预处理、车牌定位、字符分割和字符识别4个主要环节，车牌定位是其关键环节之一，对后续的准确识别起着至关重要的作用。常用的有基于数学形态学[1,2]、基于颜色[3,4]、基于纹理特征[5]、基于投影[6]、基于遗传算法[7]、基于变换[8]、基于机器学习等定位方法。但单一的定位方法存在不同的优缺点，难以获得理想的定位效果，因此本文结合边缘检测、数学形态学和颜色信息定位方法的特点，提出一种数学形态学与颜色信息相结合的车牌定位新方法。本

）基于边缘检测的车牌识别算法的实现陈云彪，张丽琴，李汉明，白兴瑞（龙岩学院，福建龙岩，364000）针对传统车牌识别的不足，本文提出了基于边缘检测的车牌识别的算法。该算法首先对摄像头获取的车牌图像预处理，去除图像无用信息，然后运用Robert算子检测车牌边缘,并对车牌区域进行图像较正，用高斯滤波法去除噪声并且提取车牌信息特征，接着对车牌区域水平和竖直方向运用触点定位法分割字符，对车牌分割后与相应字符模版匹配，利用预测模型预测识别结果，最后识别出车牌字符。边

，发现前面车子的车牌白白的。怎么好像不对劲儿呢？！车牌怎么会是白底的呢？我看见货车和摩托车的车牌是黄底的，我家的车牌是蓝底的，可从没看过白底的。于是我紧张地对妈妈说：“妈妈，你看那辆车，白色底牌的那辆，不会是去抢劫的吧，我们要不要打110？”电影里劫匪去抢劫可都是会把车子包装一番的。听到这话，爸爸妈妈哈哈大笑起来。妈妈眼泪都笑出来了，她边笑边解释道：“货车和摩托车的车牌是黄色的，小汽车的车牌是蓝色的，部队和公安系统的车牌是白色的，前面车牌上这么大的‘警字你

了一种侧向插装型车牌架，包括方形外框，方形外框包括第一长侧板、第二长侧板以及两个短侧板，方形外框的内侧壁上开设有车牌卡槽，车牌卡槽呈U形，其中一个短侧板上开设有车牌插口，车牌插口与U形的车牌卡槽连通，设置有车牌插口的短侧板上还开设有车牌紧固孔；车牌卡槽中匹配卡装有U形橡胶块，U形橡胶块上设置有用于夹持车牌的U形夹槽，U形橡胶块的两端设置有连通U形夹槽和车牌插口的缺口。通过在方形外框内设置车牌卡槽，车牌卡槽呈U形，由于在短侧板上设置了与车牌卡槽连通的车牌插口

多特征提取的实用车牌识别方法分析湖南科技学院 刘倩兰多特征提取车牌识别的方法在我国交通领域应用较为广泛，并具有非常重要的作用。基于此，本文将对提取车牌的几种方法进行详细的介绍，其中包括对车牌边缘的筛选和定位、车牌的字符分割法以及车牌的字符识别法三种方法。通过对以上三种应用方法的介绍，希望可以对未来我国给予对特征提取实用车牌方法的发展提供一定的参考条件。多特征提取；实用车牌；识别方法一、前言随着我国汽车的普及率越来越高，我国交通管理工作的压力也越来越大。所以

发财的路子——捡车牌。二歪住的那个县城，啥都气派，就是排水系统不像话，一下大雨，他们那个县城就成了东方威尼斯。每逢大雨，二歪就会蹲守在一个水深车多的路口，捡那些被积水从车上冲下来的车牌，然后等车主拿钱来赎。进口车二百，国产车一百。一天下来，少说也能挣个千儿八百的，比上班强多了。这天，二歪他们县又下起了瓢泼大雨，二歪高兴得不得了，一大早就在马路边蹲守了。你别说，二歪那天的运气还真不错，一上午就捡了五张车牌，挣下九百块钱。二歪见时候尚早，就决定再捡一张，凑个整

于图像处理技术的车牌检测系统吕凯煜 天津工业大学摘要：车牌识别问题的智能交通管理系统，提出了应用图像处理技术对车牌进行识别。车牌定位、车牌分割、车牌识别是车牌识别系统的主要三个部分。关键字：图像处理 车牌定位 车牌定位1　引言近年来，中国经济的快速发展，人民生活水平继续提高，私家车的数量越来越多，公路交通的快速发展造成严重的交通拥堵和交通事故，传统的手工管理模式已经越来越不能满足对交通控制和安全管理的需求。因此，新兴的智能交通系统，成为当前交通管理的主要途

务院核发的“外交车牌”。这是双方“断交”36年后，台驻美官员首次享有这种待遇。报道称，美国国务院外交使节团办公室（OFM）去年12月公布，新增E开头的“外交车牌”。今年初，台驻美代表处20辆公务车已换上“EAB”开头的“外交车牌”，和其他D、C、A、S开头的外交车牌一样，车牌左上角有美国国徽、右上角有OFM字样，车牌中间下方注明“由美国国务院核发及所有”。美国外交车牌过去有4类，D为大使馆的外交官、C为领事馆外交官、A为美洲国家组织、S是任职于大使馆但不列

于傅里叶描述子在车牌识别中的应用程 龙†，熊 凌，李开寒武汉科技大学信息科学与工程学院，武汉 430081为降低车牌图像识别的复杂度，提高识别速度，在图像识别前调整车牌图像的灰度化。针对二值化后的车牌图像进行特征分析，对比旋转的二值化图像的种种不确定性，提出借助傅里叶算法，利用傅里叶描述子，提取标准车牌字符特征的傅里叶描述子，通过对车牌字符的特征提取与匹配，实现字符的识别与定位。数字图像;傅里叶描述子;车牌识别U285.5+3310.3969/j.issn

065）0 引言车牌识别是智能运输系统的核心技术，已广泛应用于车辆登记与验证、公路收费、停车场车辆管理、车辆统计与违章监控等方面。车辆识别主要由车牌定位、字符分割和字符识别三部分组成。车牌定位技术可分为基于灰度图像和基于彩色图像两种方式。基于灰度图像的定位方法主要有基于车牌形态特征的Hough变换法、基于车牌灰度变化特征的灰度投影直方图法和基于矢量量化的车牌定位法等[1-3]，这些方法技术成熟，但存在定位精度不高、受环境因素影响较大的缺点。而彩色图像具有丰

，严京旗0 引言车牌定位和校正对车牌识别系统有着非常重要的作用，快速、准确的车牌定位及校正直接关系到整个系统的性能。目前车牌定位的方法总的来说可以分为两大类，一类是基于灰度图像的车牌定位，另一类是基于彩色图像的车牌定位。灰度图像数据量小，处理迅速简单，对于车牌的灰度图像处理的算法中，比较常用的算法有以下几种：（1）基于 Hough变化法[1]，利用车牌的矩形边框具有比较明显的直线边缘，通过边缘提取，再结合 Hough变换检测出车牌边框直线来定位车牌，但是这