幾乎所有高新科技都可促進(jìn)其發(fā)展，尤其是信息時代的來臨，更為該發(fā)展提供契機。安防工程的技術(shù)要點包括入侵報警系統(tǒng)、視頻監(jiān)控系統(tǒng)、出入口控制系統(tǒng)以及電子巡查系統(tǒng)四
目前道路交通壓力劇增，如何緩解車輛過多的壓力是智慧交通研究中心的關(guān)鍵一環(huán)。而智慧交通是旨在建立起一種大范圍、、實時、準(zhǔn)確、的交通運輸管理系統(tǒng)，進(jìn)而成為可以有效地利用現(xiàn)有交通設(shè)施、減少交通負(fù)荷和環(huán)境污染、交通安全、提高運輸效率的重要手段。

那么如何實現(xiàn)車牌識別的呢，下面簡單說說：
對現(xiàn)存的車牌識別算法進(jìn)行了研究，在諸多算法中尋找到一種適合在Android、iOS平臺上運行的算法。先通過智能手機的攝像頭獲得車牌的彩色圖像，然后將采集到的圖像進(jìn)處理，包括通過YUV模型進(jìn)行灰度化，分段線性變換進(jìn)行灰度拉升，二值化，Roberts算子進(jìn)行邊緣檢測，數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理等，然后通過Hough變換進(jìn)行車牌矯正，其次用雙投影和灰度跳變的方法實現(xiàn)車牌的定位、分割，后通過模板匹配實現(xiàn)車牌識別。

移動端車牌識別實現(xiàn)的過程簡單為以下幾個部分：

圖像采集：通過智能手機攝像頭拍攝車牌圖像。

預(yù)處理：灰度化、二值化、邊緣增強、噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、對比度調(diào)整等。

車牌定位：在經(jīng)過圖像預(yù)處理之后的灰度圖像上進(jìn)行行列掃描，確定車牌區(qū)域，車牌切斜校正。

字符分割：在圖像中定位出車牌區(qū)域后，通過灰度化、二值化等處理，定位字符區(qū)域，然后根據(jù)字符尺寸特征進(jìn)行字符分割。

字符識別：對分割后的字符進(jìn)行縮放、特征提取，與字符數(shù)據(jù)庫模板中的標(biāo)準(zhǔn)字符表達(dá)形式進(jìn)行匹配判別。

結(jié)果輸出：將車牌識別的結(jié)果以文本格式輸出。