随着城市化进程的加快，车辆数量的激增给城市交通管理带来了巨大的挑战，车牌识别技术作为一种高效、便捷的车辆管理手段，在智能交通系统中扮演着重要角色，本文针对天门市的实际情况，对智能车牌识别系统的原理、关键技术、系统架构以及应用效果进行了深入研究，旨在为我国智能交通系统的发展提供参考。

关键词： 天门；智能车牌识别；系统架构；关键技术；应用效果

一、引言

近年来，我国城市化进程不断加快，汽车保有量逐年攀升，给城市交通管理带来了前所未有的压力，传统的车辆管理方式已无法满足现代城市交通管理的需求，车牌识别技术作为一种高效、便捷的车辆管理手段，在智能交通系统中具有广泛的应用前景，本文以天门市为例，对智能车牌识别系统进行深入研究，以期为我国智能交通系统的发展提供借鉴。

二、智能车牌识别系统原理

智能车牌识别系统主要包括图像采集、预处理、特征提取、模式识别和后处理等环节。

1、图像采集：通过摄像头对车辆进行实时监控，采集车辆行驶过程中的车牌图像。

2、预处理：对采集到的车牌图像进行灰度化、二值化、滤波等处理，提高图像质量，为后续处理提供基础。

3、特征提取：提取车牌图像中的关键特征，如车牌字符、线条、纹理等。

4、模式识别：将提取的特征与数据库中的车牌信息进行比对，实现车牌识别。

5、后处理：根据识别结果，对车辆进行放行、记录、报警等操作。

三、智能车牌识别关键技术

1、图像预处理技术：图像预处理是车牌识别系统的关键环节，主要包括灰度化、二值化、滤波等，二值化是将图像转换为黑白两种颜色，便于后续处理。

2、特征提取技术：特征提取是车牌识别的核心，主要包括字符分割、字符识别等，字符分割是将车牌图像中的字符分割出来，字符识别则是识别出每个字符。

3、模式识别技术：模式识别是车牌识别系统的核心环节，主要包括特征匹配、分类、决策等，特征匹配是将提取的特征与数据库中的特征进行比对，分类是将特征划分为不同的类别，决策是根据分类结果进行车牌识别。

四、天门智能车牌识别系统架构

天门智能车牌识别系统采用分层架构，主要包括以下几个层次：

1、感知层：由摄像头、传感器等设备组成，负责采集车辆行驶过程中的车牌图像。

2、网络层：由通信设备组成，负责将感知层采集到的数据传输到处理层。

3、处理层：由服务器、软件等组成，负责对采集到的数据进行预处理、特征提取、模式识别等处理。

4、应用层：由交通管理平台、报警系统等组成，负责根据识别结果进行车辆放行、记录、报警等操作。

五、天门智能车牌识别系统应用效果

天门智能车牌识别系统自投入运行以来，取得了显著的应用效果：

1、提高交通管理效率：通过车牌识别，交通管理部门可以实时掌握车辆通行情况，提高交通管理效率。

2、降低交通盈利率：通过对盈利车辆进行抓拍、记录、报警，降低交通盈利率。

3、提升城市形象：智能车牌识别系统为城市交通管理提供了有力保障，提升了城市形象。

六、结论

本文对天门智能车牌识别系统进行了深入研究，分析了其原理、关键技术、系统架构以及应用效果，研究表明，智能车牌识别系统在提高交通管理效率、降低交通盈利率、提升城市形象等方面具有显著作用，随着我国智能交通系统的不断发展，智能车牌识别技术将在未来发挥更加重要的作用。

参考文献：

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