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該成果特點： （1）針對我國車牌漢字難識別、修飾車牌邊框難區(qū)分等特點，對車 牌定位技術(shù)、車牌字符分割技術(shù)、車牌字符識別等關(guān)鍵技術(shù)作了全面研 究。 （2）建立了基于 Microsoft Visual Studio 2010、Open Source Computer VisionLibrary（Opencv）視覺庫、Qt 開發(fā)環(huán)境的車牌識別系 統(tǒng)。 （3）通過人工拍照、自動拍照及網(wǎng)絡(luò)收集等方法，擴充了動態(tài)、靜 態(tài)、傾斜、模糊車牌圖像數(shù)據(jù)庫；在難以識別的動態(tài)情況下，車牌識別 率達到 96%以上，中文字符識別率達 96%、數(shù)字字符識別率達 98%、字母 字符識別率達 99%的良好結(jié)果；并創(chuàng)新性的實現(xiàn)了傾斜和模糊狀態(tài)下的車 牌識別，結(jié)果令人滿意。

市場預(yù)期：隨著近年來經(jīng)濟的飛速發(fā)展，汽車保有量逐步上升，雖 然汽車的普及給大家的衣食住行帶來了十分巨大的方便，但是隨著車輛 的急速擴增也引起了越來越大的道路交通壓力。世界各國都在如何對車 輛交通進行更好的管理這一課題進行著不斷的研究，尋求著更好的解決 方法。針對日益嚴重的交通問題，智能交通系統(tǒng) (ITS)應(yīng)運而生，車輛 牌照識別技術(shù)（LPR）作為智能交通系統(tǒng)（ITS）中的關(guān)鍵方法和重要手 段，受到了人們越來越多的重視。