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经过多年的技术沉淀，车辆识别系统可于ETC设备结合，应用于收费停车场的管理，实现无人值守、自动扣费功能。
在这些噪声源中，图像平滑的目的是为了降低噪声，通常采用空域内的X域平均法来降低噪声，而在空域内，由于噪声频谱多在高频段，所以这些方法都采用了各种形式的低通滤波器来降低噪声。空域是指直接对图像像素灰度值进行变换后替换，频率域是对图像像素值进行反变换，如傅立叶变换等。在实际中，通常采用像素点的平均运算和周围像素点的运算来去除突变像素点，从而滤掉一些噪声，当然如果使用了不合适的图像平滑算法，也会带来图像模糊。对于公路实际行驶的车辆，车牌在图像中经常会出现非水平状态，如摄像机不在车道正，车牌悬挂水平不平直，车辆突然变道行驶等，都会使到的车牌图像需要倾斜校正。因为牌照的上下两条平行线都是很明显的平行线，通常都会利用HOUGH变换，检测出这两条直线的倾角，或者利用特征投影检测车牌的倾角，然后对车牌图像进行水平校正。灰色校正也是一种X的图像增强方法，一般采用直方图修正法使图像达到所需的灰度分布.水平方向为像素灰度值，竖直方向为出现多少像素值，根据灰度直方图直方图调整图像像素值的分布范围，确保图像亮度值均匀平滑。
车牌识别系统可以和管理停车场的出入口，收集和存储数据和系统的工作状态，以便管理员、维护、统计、查询和打印报表，报表可以通过月报和年报提供。车辆进出停车场完全由系统，使停车场进出、收费、防盗、停车位管理完全智能化，具有方便、快捷、安全、可靠的X点。车牌识别系统出入库车辆的车牌号码为车辆管理的凭证，自动出入库车辆的前部特征图像，自动识别车牌号码，作为停车位引导、停车管理、停车收费、安全的原始数据，以车牌号码为数据标志进行信息数据管理。通过对比出入口的识别结果来判断车辆的性质和收费。
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由于汽车牌照识别系统能够在智慧城市中占有一席之地，它离不开其的技术支持，特别是近两年来，智能车牌识别系统在停车场X地提高了停车场出入口车辆的通行效率，并在停车场中占据了重要的地位，特别是近两年来，汽车牌照识别系统在停车场中的应用越来越广泛，越来越受到人们的欢迎，越来越多的人开始使用它来停车。
车牌校正。图像中的车牌由于受拍摄角度等因素的影响，难免会出现各种变形现象，为避免后面的识别过程带来麻烦，需要对提取出来的车牌区域进行校正处理，去除车牌边缘等噪声，有利于字符识别。现有的修正方法包括：Hough变换法，它是通过检测车牌上下、左右边框的直线以及长度比来计算倾斜角度；旋转投影法：用水平轴将图像按不同角度垂直投影，其投影值为0的点数之和大时的角度即为垂直倾斜角度，水平角度的计算方法与其相似；主成分分析法，根据车牌背景与字符交界处的颜色具有固定搭配这一特征，求颜色对特征点的主成分方向即为车牌的水平倾斜角度。
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