智能简单的车牌识别系统算法，三个主要部分组成:车牌区域提取、字符分割和车牌字符识别

车牌识别
主题:图像处理，

摘要
本文提出了一种智能简单的车牌识别系统算法。该算法由三个主要部分组成:车牌区域提取、字符分割和车牌字符识别。

为了提取板区域，使用边缘检测和形态学操作。在分割部分使用扫描线算法。还提出了天城文车牌字符分割方法。

光学字符识别技术用于字符识别。目的是利用车牌设计一个高效的自动授权车辆识别系统。

在这里，我们为印度车辆的车牌识别系统提出了一个智能和简单的算法。在本研究中，该算法基于车牌区域提取、

车牌字符分割和字符识别。在印度，我们发现盘子也有天城文字体(尽管根据规定这是不允许的)。

由于标题行(shirorekha)，天城文字体的字符提取与英文字体略有不同。提出了天城文字体字符提取算法。公认的车牌

然后可以与警方热线数据库进行比较，以识别被盗车辆。论文组织如下:第二节概述了整个系统。

提取板块区域将在第三节中说明。第四节给出了单个车牌字符的分割。第五节涉及使用基于统计的模板匹配算法

的光学字符识别的字符识别，模板匹配算法使用相关性，第六节涉及根据印度规则的板的验证。本文最后是第七节。

关键词
青岛车牌识别，青岛道闸安装

1。介绍
车牌识别(LPR)是自动车辆识别的一种形式。这是一种图像处理技术，仅通过车牌来识别车辆。

实时LPR在自动监控交通规则和维护公共道路执法方面发挥着重要作用。LPR系统的显著优势在于，

该系统可以保存车辆的图像记录，这对打击犯罪和欺诈非常有用(“一张图像抵得上一千个字”)。

早期LPR系统的识别率较低，低于实际系统的要求。外部影响(太阳和前灯、坏牌照、多种牌照类型)以及识

别软件和视觉硬件水平有限，导致系统质量低下。然而，最近在软件和硬件方面的改进使LPR系统更加可靠和广泛传播。