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文档简介

Python一、选题的意义和目的辆的自动化管理日趋重要。（或公共汽车)，这些特征包括车体外形，车身颜色等，而且一般只是利用单一的特征进行车辆识别。本文中的车辆自动识别技术[1]是指当车辆通过某一特定的地点时（如自动收费站，小区进出口管理等)，系统自动识别出车辆本身的代表符号以及固有属性(如车牌号，车辆的颜色，车型特征及车标等）的一种技术。车辆识别技术的系统中，以提高交通系统的车辆监控和管理的自动化程度。在传统的车辆识别技术中，车牌作为车辆的唯一“身份证”，其识别技术一直是人们研究的热点和重点。[2]:基于二值（灰度）图像水平（垂直切分算法等;在车牌字符分类器的设计方面采取的主要方法有:神经网络分类器（包括BP神经网络，SOFM网络等)，模板匹配分类器，基于概率统计的Bayes分类器，几何分类器等。辆识别方法仍是我们亟待解决的问题。此外实践证明仅仅通过车牌和车型信息还不能完全达到确认车辆身份的目别还存在着很多的问题没有解决，主要表现在以下四个方面[3][4]:车标的形状千差万别，可以由生产厂商自主决定。有类圆形的，类方形的,还有字母的等等。图像采集设备的低像素导致所得车辆图像分辨率低,而且车标的尺寸差域前景和背景

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