車輛在現(xiàn)代交通系統(tǒng)中起著至關(guān)重要的作用，牌照為任何車輛提供了一種標準的識別方法，為此，開發(fā)了自動車牌識別系統(tǒng)，這包括四個主要步驟：獲取圖像的預處理、車牌區(qū)域的提取、分割和字符識別。

　　在早期的研究中，直接應(yīng)用Sobel邊緣檢測算法或應(yīng)用閾值作為提取車牌區(qū)域的關(guān)鍵步驟，在高強度的光照下，提取的圖像并不能產(chǎn)生有效的結(jié)果，在分割過程中使用形態(tài)學操作會導致字符畸形。

　　針對上述問題，我們提出了一種獨特的邊緣檢測算法，經(jīng)常創(chuàng)建和更新所需車輛的數(shù)據(jù)庫也是一項繁瑣的任務(wù)，這個問題通過使用“物聯(lián)網(wǎng)”來解決，在物聯(lián)網(wǎng)中，可以從任何模塊立即創(chuàng)建和更新在線數(shù)據(jù)庫。

　　此外，通過物聯(lián)網(wǎng)，我們將地理區(qū)域內(nèi)的所有攝像頭連接到一臺服務(wù)器，以創(chuàng)建一個“通用眼”，這大大增加了跟蹤車輛的可能性，而不是將手動數(shù)據(jù)庫連接到每個攝像頭上進行識別。