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随着时代的发展，车辆越来越多，停车位管理和运营系统也造成了停车难。地下停车场空置率与地上停车场随机停车率之间存在着很大的矛盾。如何利用车牌识别系统来解决这一问题是许多企业主面临的一个重大问题。

车牌识别系统是指综合性能---的智能停车场。利用相关技术、大数据检索技术和电子支付方式等，有效协助车主进行日常停车、车位租赁等，实现智能停车、管理可视化和运营。基于这些优势，智能停车场在全国---。据不完全统计，全国上万个停车场实施了智能停车运营管理。相应地，数以千万计的车主获得了通过手机寻找自己停车位以及付费的功能。

在应用车牌识别系统的时候，智能车牌识别系统，也遇到了一些问题。一是停车的相应基础设施有些复杂，智能停车资源有着排他性等，这样直接导致利益分配不均;二是没有统一的标准来规范实现竞争的技术手段。因此，如何实现更合适的停车方式将是未来解决城市停车难的努力方向。

车牌定位是车牌识别系统的基础，其定位的准确与否直接影响到车牌的字符分割和识别效果，是影响整个车牌识别系统识别率的主要因素。车牌定位，即运用数字图像处理、模式识别、---等技术对采集到的汽车图像进行处理，从而准确地获得图像中的车牌区域，其输入是原始的汽车图像，输出是车牌图像。在现实车牌识别系统中，由于光照不均匀、背景的复杂性等原因，造成准确定位出车牌的难度较大。目前，根据车牌的特征，常见的车牌定位方法有基于车牌颜色特征信息的定位法、基于车牌区域频谱特征的定位法、基于分类器的车牌定位法、基于车牌边缘特征的车牌定位法等，这些方法各有所长。值得注意的是，车牌定位算法的分类并不是唯1的，区别算法类别的标准并不十分明确。车牌定位算法的方法多种多样、各有所长，但存在着计算量大或者定位准确率不---问题。

车牌定位是车牌识别的关键步骤，智能车牌识别系统价格，为了能在复杂背景和不均匀光照条件下快速准确定位车牌位置，智能车牌识别系统，基于改进isotropic sobel边缘检---子的车牌定位算法，由此来解决其存在的问题，该算法通过改进isotropic sobel边缘检---子，实现了车牌图像在水平、垂直以及对角线方向上的纹理特征提取，然后采用otsu算法阈值化，再对阈值化后的二值图像做数学形态学来运算得到车牌的候选区域，后利用车牌特征去除伪车牌。