车牌识别系统的关键技术及算法。
对车牌图像进行图像形态学操作：由于成像系统、传输介质、记录设备等的不完善，以及天气情况的变化等，停车场道闸系统，车牌图像往往受到多种噪声的污染。
在经过二值化处理的车牌图像上，会出现一些与要研究的对象（即车牌区域）不相关的孤立点或者像素块，扰乱图像的研究对象，影响对车牌区域的提取、分割等操作。
于是要构造一种有效抑制噪声的滤波器来有效的去除目标和背景中的噪声，同时，能够很好地保护车牌区域的形状、大小及特定的车牌纹理特征。

停车场道闸的防砸技术主要有：1。
地感防砸技术一般停车场都装有地感，当车辆检测器检测到地感触发信号就会控制闸杆一直升起并保持竖直状态，只要地感信号消失时才会落杆。
这种防砸技术关键在于地感线圈的稳定性，如果地感受到干扰，就有可能会失灵，而且地感只能检测车辆，不具备防砸人的功能。
2。
数字防砸这种技术安全性比较高，当然成本也比较高，数字式自动检防砸车测技术，无需其他辅助保护装置，实时精1确采集闸杆运行数据监控运行，一旦运行过程中受阻，闸杆将迅速升起。

为了进行车牌识别，需要以下几个基本的步骤：1)牌照定位，定位图片中的牌照位置；2)牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；3)牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，终组成牌照号码。
实际应用中，车牌识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。
牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假2牌照等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。
这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率，也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。
为了提高识别率，除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像利于识别。

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