车牌识别系统的关键技术及算法。
Sobel边缘检测算子：
Sobel边缘检测还有另外一种形式，称为Isotropic Sobel算子，蚌埠车牌识别，该算子具有各向同性的特征，利用加权平均算子，权值反比于邻点与中心点的距离，当沿着不同方向检测边缘时梯度幅度一致， 因此它的位置加权系数更准确，在检测不同方向上的边缘时梯度的幅度一致，但速度较一般Sobel算子要慢一些。 用于边缘检测的算子很多，车辆识别系统，常用的还有Laplacian边缘检测算子、Canny边缘检测算子等。
车牌识别系统的关键技术及算法。
Sobel边缘检测算子：
这样使得Sobel算子对噪声有抑制作用，因此不会出现很多孤立的边缘像素点，不过Sobel算子对边缘的定位不是很精1确，图像的边界宽度往往不止一个像素，不适合对边缘定位准确性要求很高的应用。与Prewitt相似，车牌识别停车场系统，Sobel算子也是通过像素平均来实现的，也有一定的抗噪能力。值得注意的是它们都不是各向同性的，所以它们检测出来的边缘并不是完全连通的，会有一定程度的断开。
车牌识别系统采用高度模块化的设计，将车牌识别过程的各个环节各自作为一个独立的模块。
① 车辆检测跟踪模块
车辆检测跟踪模块主要对视频流进行分析，车牌识别系统价格，判断其中车辆的位置，对图像中的车辆进行跟踪，并在车辆位置最1佳时刻，记录该车辆的特写图片，由于加入了跟踪模块，系统能够很好地克服各种外界的干扰，使得到更加合理的识别结果，可以检测无牌车辆并输出结果。
② 车牌定位模块
车牌定位模块是一个十分重要的环节，是后续环节的基础，其准确性对整体系统性能的影响巨大。车牌系统完全摒弃了以往的算法思路，实现了一种完全基于学习的多种特征融合的车牌定位新算法，适用于各种复杂的背景环境和不同的摄像角度。
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