统识别。由于牌照图像在原始图像中是很有特征的个子区域，确切地说是水平度较高的横向近似长方形，它在原始图像中的相对位置比较集中，而且其灰度值与周围区域有明显的不同，因而在其边缘就会形成灰度突变的边界，这就便于通过边缘检测来对灰度图像进行分割。字符识别牌照字符识别系统的关键是字符特征提取和模式匹配，主要有以下几种方法利用字符的结构特征和变换如变换变换等进行特征提取。该方法对字符的倾斜变形都有很高的适应性，但运算量大，对计算机性能要求较高。利用字符的统计特征进行特征提取。如提取字符号的投影特征网格特征和轮廓特征组成字符特征矢量，进行特征匹配的方法，识别率就比较高。基于字符结构分析的识别方法。该方法可以识别有较大旋转变形缩放的字符图像，但需要进行复杂的字符笔划分析和抽取，对牌照字符图像质量要求较高。模板匹配法。由于车辆牌照字符中只有个大写英文字母，个阿拉伯数字和约个汉字，字符集合较小，所以该方法对于有轻微变形笔划缺损污迹干扰的字符图像有较好的识别率，总体识别率超过，同时也可以满足实时性的要求。此外，还可以将神经网络模型运用于模式识别系统进行牌照字符识别。信号传输数据比对及自动报警当车辆经过红外感应区域并被摄像机捕捉到画面存储之后，处理单元将视频图像上传到处理中心计算机，中心计算机将识别之后的车辆牌照与系统数据库相互比对，查看该车是否有犯罪记录或者违规行为，如果车辆情况正常，则不发出警报，只将车辆通行记录保存记录如果车辆有犯罪嫌疑或者属于非法车辆，则触发报警系统发出警报，并将根据模块进行追踪定位，方便指挥中心对车辆的拦截与布控。识别系统的原理和组成识别系统的原理车牌自动识别系统的设备主要由触发单元抓拍单元处理单元组成。当车辆检测器触发单元给出车辆到达的信号时，抓拍单元对图像进行抓拍，包括图模块与单片机的通信ⅠⅡ图单片机并行通信框图单片机Ⅱ与收发器的连接由于单片机Ⅱ产生的电平和模块电平性质不样，因此两者之间的串口通信需要经过电平转换。本系统所用的收发器为公司研制的双频收发器，其内部集成了模块及其外围电路。系统利用芯片及其外围电路进行电平转换，然后采用接口将与集成好的收发器直接相连。指令指令集是调制解调器通信接口的工业标准，是调制解调器与外部应用设备的接口。利用的串行接口，单片机Ⅱ向收发器收发系列的命令，就能达到控制模块收发的目的则启动自动跟踪摄像机拍摄车辆牌照。由于牌照是机动车辆管理的惟标识符号，因此车辆牌照识别系统要具有较高的识别率，同时对环境光照条件拍摄位置和车辆行驶速度等因素的影响也应有较大的鲁棒性系统的稳定性，并能满足实时性的要求。课题研究的目的意义汽车牌照自动识别报警系统是以汽车牌照为特定目标的专用计算机视觉比对报警系统。是计算机视觉和模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之。它可广泛应用于交通流量检测，交通控制与引导机场，港口，小区的车辆管理，不停车自动收费，闯红灯等违章车辆监控以及车辆安全防盗等领域，且具有广阔的应用前景。利用车辆智能监测系统对平安大道的建设非常有意义，它可以非常迅速地捕捉到肇事车辆违章车辆黑名单车辆等，对公路运行车辆的构成流量分布违章情况进行常年不间断的自动记录，为交通规划，交通管理，道路养护部门提供重要的基础和运行数据，为快速纠正交通违章行为，快速侦破交通事故逃逸和机动车盗抢案件提供重要的技术手段和证据，对平安大道的建设运行和提高公路交通管理的快速反应能力有着十分重要的意义。研究现状基于图像处理的车牌抓拍识别技术的研究在外国起步比较早，在美国意大利德国以色列新加坡等国家，现在已经有比较成熟的产品投入使用，如美国的系统以色列的公司研制的德国西门子公司的系统新加坡的公司研制的等车牌识别系统，但是因为我国车牌式样的多样性车牌颜色的多样性以及包含汉字等特点，这些车牌识别系统并不适合我国国情。世纪年代以来，我国在基础设施的建设上加快了步伐，相比之下，道路管理监控以及科学收费软件等设施建设却显得相对滞后。针对这种情况，管理部门已着手进行诸如交通信号自适应控制系统智能交通监控系