车牌识别管理系统是一种智能交通管理技术，主要用于自动识别人、车辆等道路元素的信息。系统设计思路如下：
1.图像采集模块负责实时路面状况的摄像头设备；2.车牌照定位模块采用基于传统边缘检测方法的Canny算子或Sobel算子的边缘提取算法和利用霍夫变换进行直线拟合的方法对摄像头的视频流中的路面信息进行处理以获取每一帧中的人工标记的车牌照位置;3.OCR字符分割及识别部分则负责对已经完成处理的图片中人或者车的号码等信息进行有效性的判断与读取,并对需要上传的图片数据按格式要求存储起来以便于后期使用;4.在数据库连接方面,选用的是Servlet接口实现对后端JSP页面的调用,通过Tomcat7实现服务器运行功能并终达到客户所需求的功能效果。
车牌自动识别系统是一种基于计算机视觉技术的系统，其设计思路主要包括以下几个方面：
1.车牌定位：首先需要通过图像处理技术，从车辆图片中定位出车牌的位置。这通常涉及到图像分割、边缘检测、形态学处理等技术。
2.字符分割：定位出车牌位置后，需要将车牌中的字符分割出来。这通常涉及到图像分割、连通域分析等技术。
3.字符识别：将分割出的字符进行识别，将其转换为文本。这通常涉及到字符识别、机器学习等技术。
4.系统集成：将上述各个模块集成在一起，形成一个完整的车牌自动识别系统。这通常涉及到系统设计、软件开发等技术。
在实际应用中，车牌自动识别系统还需要考虑到一些其他因素，如光照条件、车牌颜色、车牌类型等。因此，设计车牌自动识别系统需要综合考虑多种因素，以提高识别的准确性和鲁棒性。
车牌自动识别系统是一种智能交通技术，它利用计算机图像处理技术和模式识别的理论和方法。通过对视频监控道路的实时画面进行分析和判断，以实现对过往车辆的有效管理、跟踪和维护的目的。
该系统的应用范围广泛且复杂：既可以应用于高速公路收费站车道中实现自动化计费，也可以部署在卡口点进行流量统计；既可以在桥梁隧道进出口安装抓拍设备对进出桥隧的机动车拍摄照片并记录相关信息实施安全管理，还可以用于部门布控缉查等业务工作等等。总之,只要需要管理和控制机动车辆通行的场所或路段都可以考虑使用这种系统。
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