車牌識(shí)別系統(tǒng)主要的工作重點(diǎn)有哪些？

　　車牌識(shí)別系統(tǒng)主要的工作重點(diǎn)有哪些？車牌識(shí)別攝像機(jī)技術(shù)是一項(xiàng)涉及計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理和模式識(shí)別等學(xué)科的綜合技術(shù)，車牌識(shí)別一般可以分為圖像獲取、車牌定位，字符分割和字符識(shí)別這四個(gè)主要組成部分，本文針對(duì)高清晰攝像機(jī)的應(yīng)用，對(duì)后三個(gè)重要環(huán)節(jié)進(jìn)行了深入的研究，主要工作如下：

　　1．系統(tǒng)集成；在以上三個(gè)主要工作的基礎(chǔ)上，結(jié)合顏色判斷，傾斜校正、二值化等方面的研究，組成了一套車牌識(shí)別攝像機(jī)系統(tǒng)。通過對(duì)大量的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中的圖片進(jìn)行測(cè)試，驗(yàn)證了本文算法的有效性，整套系統(tǒng)具有較好的實(shí)用價(jià)值。
　　2．基于多特征的字符識(shí)別：提取了字符的網(wǎng)格特征、小波矩特征和像素主成分特征，用最小距離分類器對(duì)字符進(jìn)行分類，針對(duì)相似字符，采用二次識(shí)別以提高識(shí)別正確率。
　　3．基于投影和多級(jí)篩選的字符分割：通過投影法和合理利用車牌的先驗(yàn)知識(shí)并設(shè)置“多級(jí)濾波器”，有效降低了噪聲的干擾，消除了車牌字符斷裂和粘連對(duì)分割造成的影響。
　　4．基于垂直邊緣跳變和滑動(dòng)窗口的車牌定位；在前人研究的基礎(chǔ)上，選取效果較好的Sobel垂直算子提取車牌圖像的垂直邊緣，引入真實(shí)車牌跳變的判斷條件，采用從租到細(xì)的策略進(jìn)行行定位，進(jìn)而利用滑動(dòng)窗口列定位，得到車牌所在的矩形區(qū)域。