徐州车牌识别系统的原理及技术如何实现？

　　徐州车牌识别系统的原理及技术实现方式如下：

　　一、系统原理

　　车牌识别系统主要是通过数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，从而识别出车辆的车牌号码、颜色等信息。

　　二、技术实现

　　车辆检测：可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式来判断车辆是否进入监测区域。其中视频检测方式应用较为广泛，它通过对视频图像的分析处理，无需破坏路面、附加外部检测设备等，且更适合移动式、便携式应用，但需要系统具备较高的处理速度和优良的算法，以保证在基本不丢帧的情况下实现图像采集与处理。

　　图像采集：通常使用高清摄像机等设备来抓拍车辆的图像或视频序列。采集到的图像质量会直接影响后续的识别效果，因此需要保证摄像机的安装位置、角度、焦距等参数的合理性，以获取清晰、完整的车辆及车牌图像。

　　图像预处理：对采集到的图像进行去噪、增强、校正、灰度化、二值化等操作，以提高图像的清晰度和质量，便于后续的车牌定位和字符识别。例如通过噪声过滤去除图像中的干扰信息，利用自动白平衡、自动曝光、伽马校正等技术调整图像的亮度和对比度，以及通过边缘增强算法突出车牌的边缘特征等。

　　车牌定位：依据车牌的颜色、形状、纹理等特征，运用图像处理技术如边缘检测、颜色分割、形态学变换等，从整幅图像中准确找到车牌的位置。常见的方法包括基于颜色特征的定位算法，通过提取车牌区域的特定颜色特征，对图像进行二值化和形态学变换后选取符合条件的区域作为车牌区域;基于深度学习的定位算法，利用卷积神经网络等模型自动学习和识别车牌的特征，实现更精准的定位。

　　字符分割：在确定车牌位置后，需要将车牌上的字符逐个分离出来。常用的字符分割方法有垂直投影法、基于形态学变换的方法等。垂直投影法是根据字符在垂直方向上的投影特点，在投影的局部更小值附近进行分割;基于形态学变换的方法则是通过对字符区域进行膨胀和腐蚀等操作，得到清晰的字符轮廓，再依据字符尺寸等特征进行分割。

　　字符识别：主要运用机器学习算法和模式匹配技术，将分割出的字符与预存的字符模板进行比对，从而确定车牌上的字符内容 。常见的字符识别方法包括基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法先将分割后的字符二值化并缩放至与字符数据库中模板相同的大小，然后与所有模板进行匹配，选择更佳匹配结果;基于人工神经网络的算法可先对字符进行特征提取，再用所获特征训练神经网络分配器，或直接将图像输入网络，由网络自动实现特征提取和识别。