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　　社区智能车牌识别是利用车辆的动态视频或静态图像自动识别车牌号码和车牌颜色的模式识别技术。技术的核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法。一个完整的车牌识别系统应该包括车辆检测、图像采集、车牌识别等。当车辆检测部分检测到车辆到达时，触发图像采集单元，采集当前视频图像。车牌识别单元处理图像，定位车牌位置，然后分割车牌中的字符进行识别，后形成车牌号码输出。

　　社区智能车牌识别工作原理。

　　社区智能车牌识别系统通常通过以下步骤完成识别输出。

　　车辆检测:可以通过埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等方式感知车辆经过，触发图像采集和捕捉。

　　图像采集:通过高清摄像头捕捉主机实时、连续地记录和采集交通车辆。

　　预处理：噪声过滤、自动白平衡、自动曝光、伽马校正、边缘增强、对比度调整等。

　　车牌定位:扫描图像预处理后的灰度图像，确定车牌区域。

　　字符分割:在图像中定位车牌区域后，通过灰度化和二值化，准确定位字符区域，然后根据字符的尺寸特征进行字符分割。

　　字符识别：缩放分割后的字符，提取特征，并与字符数据库模板中的标准字符表达形式相匹配。

　　结果输出：社区智能车牌识别结果以文本格式输出。

　　目前市场上智能车牌识别系统的主要功能包括:

　　自动识别车牌，包括完整的车牌信息、颜色、字符、汉字、数字等；

　　自动检测速度；

　　·非法黑牌车辆识别报警；

　　·车辆识别信息与车辆管理所车辆信息的联动控制；

　　判断和监控车辆的行驶方向。

　　目前，车牌识别系统在市场上的主要应用范围包括:

　　·交通路口智能交通管理；

　　自动收集交通信息；

　　警方等执法机关设立临时检查站，对交通车辆进行检查，优先识别待检查车辆；

　　卡口自动收费系统；

　　·现代住宅小区、停车场、重要机关单位的汽车出入口管理；

　　道路治安卡口抓拍识别，交通流量监测。