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帧差法

　　帧间差分法又称图像序列差分法.当监控场景中出现运动物体时，帧与帧之间会出现较为明显的差别，两帧相减，得到两帧图像对应像素点亮度值差的，通过判断它是否大干阀值来分析视频或图像序列的运动特性，确定图像序列中有无物体运动，图

　　像序列逐帧地差分，相当于对图像序列进行了时域上的高通滤波。

　　帧差法的优点是计算简单且不易受环境光线变化的影响，但它不能检测静止车辆，且处理效果与图像采样频率以及被检测车辆的车速有关·如果视频检测嚣采样频率过小，而车速较快，可能会造成误分割：反之如果采样频率过大且车速较慢，又会造成过度覆盖，情况下运动物体可能完全重叠，类似于静止车辆，从而导致无法分割出运动物体。

　　可靠的背景图像是背景差法能否成功提取目标区域的关键.背景图像可由人工拍摄一幅没有车辆的图像来得到，也可以通过序列图像的平均来得到，显然，建筑物阴影、浮云或光照的变化都会造成背景环境明显的变化.由于这些环境变化因素，作为参照物的背景需要定时更新·目前有多种背景更新方法，常用的方法是多帧平均( Frame***mging)法和选择更新(Selective Updating)法。

提高通行速度：

　　传统停车场通行速度慢，在高峰时段造成周边道路的持续拥堵，***识别道闸一体机，通过高清***识别摄像机99.9%的高识别率和道闸的高速抬杆功能，***自动识别，极大地缓解了进出场排队拥堵的问题。

　　节约人工成本：

　　传统停车场入口必须安排一名人员协助取卡、记录时间甚至手动抬杆等基础工作;出口必须安排一名人员进行收费。而***识别一体机，采用自动化管理，免去传统卡收费系统，节省卡的成本。此外，可采用微信、***宝移动***、自助缴费等多种***方式，节省人力成本。

字符分割是对提取出的***图像进行切割，从***图像中提取出单个***字符的图像。由于字符识别是以分割出的单个字符为输入，所以字符分割的准确与否直接影响到字符识别。

　　字符识别是指对分割出的字符进行处理，识别出***中的字符。因为我国的***号码的字符包含：汉字、英文字母、数字，增加了对字符识别的难度。字符识别直接影响到整个***识别系统结果的准确性。

　　这是一个LPR系统基本的结构组成，每个模块的功能也清晰的给出来了，这对于后续我们的分工有很大的帮助，模块与模块之间耦合度也比较小。

　　基于Linux的***识别系统，界面基于qt开发，图像处理模块基于opencv，数据库使用的mysql，基本上是在原有的系统上进行修改。原有的系统是在window平台下，使用MFC，opencv的版本是之前的C版本，按照新的架构重新修改代码，数据库部分基本没变，***更新的是图像处理部分。