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　1、觸發單元

　　車牌識別系統的觸發單元主要是用來檢測車輛是否抵達抓拍區域。如在高速公路上安裝車牌識別系統時，當觸發單元檢測到車輛已駛達抓拍區域時，即發送信號給攝像機進行抓拍，攝像機將抓拍的信息發送給識別單元。目前主要使用的觸發方式有地感線圈型車輛檢測器、雷達測速，以及視頻觸發等方式。其中地感線圈是在需抓拍的道路適當位置理一個線圈，當車輛壓過線圈時，車輛檢測器檢測到線圈的感應信號，隨即發送信號給主機，控制攝像機進行抓拍。此種地感線圈型車輛檢測器技術較為成熟，目前使用較多，準確率也較高，可達到95%以上的抓拍精度，且抓拍為止固定，使得車輛識別率也很高。缺點是施工時會破壞路面，且線圈壽命受外界環境影響較大，會出現老化或斷裂等情況。

據車牌識別系統負責人介紹，車牌識別系統的三種識別模式的優勢與缺陷也是比較突出的，從安裝工程量、運用識別效果和安裝成本三方面去探索，三種車牌識別系統都各有優勢：

從安裝工程量上，視頻流識別模式的車牌識別系統安裝工程量少，不需要對道路進行道路翻開，也無需安裝地感線圈；地感線圈識別模式的車牌識別系統則必須翻開道路，進行地感線圈安裝、減速帶安裝等工程，工程量較大。而作為兩者識別模式的結合體，采用視頻流 地感識別模式的車牌識別系統在安裝時的工程量將是前面兩種識別模式的總和。

現在社會幾乎每家都會有輛私家車，方便平時的出入，而近年來，隨著車輛數量的不斷增加，不僅推動了汽車行業的發展，也推動了停車行業。車牌識別作為當前智能停車場的技術，是整個停車場系統的。現在車牌識別技術給已經逐漸普及到我們生活當中，給人們帶來了很大的便利。不過因為一些因素的影響，有時車牌識別成像會出現一些問題，導致圖片不成像，下面就為你介紹出現這種情況如何處理：

　　1、夜間亮度不強，光線不分散

　　在夜間大燈的作用下，車牌圖像可能會變成一塊黑一塊白的情況。為了解決這個問題，通常使用依靠算法來控制填充光的智能補光技術。 同時使用雙寬動態，使車牌識別攝像頭可以在同一個屏幕上更多明亮和黑暗的細節，更接近人眼所見。

字符分割是對提取出的車牌圖像進行切割，從車牌圖像中提取出單個車牌字符的圖像。由于字符識別是以分割出的單個字符為輸入，所以字符分割的準確與否直接影響到字符識別。

　　字符識別是指對分割出的字符進行處理，識別出車牌中的字符。因為我國的車牌號碼的字符包含：漢字、英文字母、數字，增加了對字符識別的難度。字符識別直接影響到整個車牌識別系統結果的準確性。

　　這是一個LPR系統基本的結構組成，每個模塊的功能也清晰的給出來了，這對于后續我們的分工有很大的幫助，模塊與模塊之間耦合度也比較小。

　　基于Linux的車牌識別系統，界面基于qt開發，圖像處理模塊基于opencv，數據庫使用的mysql，基本上是在原有的系統上進行修改。原有的系統是在window平臺下，使用MFC，opencv的版本是之前的C版本，按照新的架構重新修改代碼，數據庫部分基本沒變，重點更新的是圖像處理部分。