摘要随着科学技术的迅速发展和日常生活质量的提高，汽车数量在国家总数中迅速增加。目前，中国的汽车数量已增加到 120 万辆，占世界汽车总量的12％，成为世界上第二个汽车国家。而且这个数字还在不断增加。当然，随着车辆数量的增加，道路的扩大和扩大，这些车辆的管理越来越受到关注，成为研究中非常重要的问题。该学科的主要研究任务依赖于车辆识别，即车牌识别。车牌识别的一般步骤主要由三部分组成：车牌位置，车牌标记分割和车牌识别。这三部分构成了识别车牌照的完整过程。对于有限的能量，本文仅分三步检查车牌和标记分割定位。本节中使用的定位方法通过特定算法的筛选过程扫描水平和垂直定位板标记，定位板标记和下板之间的色差特征，以确定定位板的位置车牌及其分离面基于功能执行。主要算法是通过使用 Prewitt 算子的边缘检测比较车牌边缘的信息来定位板的垂直方向并且，为了根据色差的特征去除关于干涉边缘的特定信息，根据车牌的格式，指定绑定域的组合边缘点。功能和采用 AdaBoost 方法强调定位板的图像，倾斜抗蚀剂板的校正图像，并继续去除干涉信息以去除上边界和下边界以及左边界和右边界以获得抗蚀剂板的正确区域。通过仿真分析，该算法可以很好地找到定位板的图像，可对单车牌图像和多车牌图像都适用，定位成功率高，灵活性好。第二部分是配准板的分割，在第一阶段，配准板的正确放置图像，即分析典型的标记分割方法，被分成单个字符。关键词：车牌定位 多特征与多方法 字符分割 模板匹配Abstract: With the rapid development of science and technology and the improvement of the quality of daily life, the number of cars has increased rapidly in the total number of countries. At present, the number of cars in China has increased to 1.2 million, accounting for 12% of the world's total car, becoming the second car country in the world. And this number is still increasing. Of course, with the increase in the number of vehicles and the expansion and expansion of roads, the management of these vehicles has received increasing attention and become a very important issue in research. The main research task of the discipline relies on vehicle identif...
