【摘 要】
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近些年，车牌识别技术在智能交通领域中发挥着重要作用，适用于停车场出入管理、高速公路监管及交通部门违章检测等方面，应用前景一片大好，得到社会公众的高度重视。传统的车牌定位算法对夜间车牌图像定位效果整体较差，文章提出了以支持向量机为基础的定位办法。为有效解决夜间环境中汽车车牌图像灰度分布不够均匀的实际问题，运用局部二值拟合模型（LBF）方法执行字符分割过程。统计实验结果发现，以上这种方法能实现精准定位
【基金项目】
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2021年湖南省教育厅科学研究项目;项目名称：复杂背景下车牌识别关键技术研究;项目编号：湘教通[2021]352号，21C0962；
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近些年，车牌识别技术在智能交通领域中发挥着重要作用，适用于停车场出入管理、高速公路监管及交通部门违章检测等方面，应用前景一片大好，得到社会公众的高度重视。传统的车牌定位算法对夜间车牌图像定位效果整体较差，文章提出了以支持向量机为基础的定位办法。为有效解决夜间环境中汽车车牌图像灰度分布不够均匀的实际问题，运用局部二值拟合模型（LBF）方法执行字符分割过程。统计实验结果发现，以上这种方法能实现精准定位，且能提供精准的光滑闭合式边界，精准度达亚像素级，系统的辨别精准度处于较高层次，有较高推广价值。
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