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基于神经网络的车牌识别系统解读.doc65页
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基于神经网络的车牌识别系统解读.doc
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第一章 绪论
1.1 问题概述 随着我国汽车产业的飞速发展，大量在公共场合的汽车需要得到监管，为了更好地进行管理，必须对车辆进行一种确认，而车牌识别就是其中最有效的确认方法，车牌识别LPR是License Plate Recognition的简称，他是智能交通系统 Intelligent Transportation Systems，ITS 的一个重要组成部分。车牌识别技术的运用使得“大输入小输出”成为了可能――输入一幅很大存储量的图像，输出时仅仅是很小存储量的数字，这必然使得其在大量存储和管理数据库相连等方面有无可替代的优越性。车牌识别技术在高速公路收费站、路口监测 电子警察 、大型停车场等场所具有广阔的发展前景。
1.1.1问题的来源 近几年，我国道路交通迅猛发展，随之也带来了对交通管理自动化的迫切需求。车牌自动识别的研究与开发一直是现代化交通发展中倍受关注的问题，也是制约交通系统智能化、现代化的重要因素。智能交通系统己成为当前交通管理发展的主要方向，而车牌识别技术作为智能交通系统的核心，起着举足轻重的作用。 车牌自动识别系统具有广泛的应用范围，主要应用于: 1 高速公路收费、监控管理; 2 小区、停车场管理; 3 城市道路监控、违章管理; 4 车牌登录、验证; 5 车流统计、安全管理等。车牌自动识别系统应用于这些系统，可以解决通缉车辆的自动稽查问题，可以解决车流高峰期因出入口车流瓶颈造成的路桥卡口、停车场交通堵塞问题，可以解决因工作人员作弊造成的路桥卡口、高速公路、停车场应收款流失的问题，还可以以最简单的方式完成交通部门的车辆信息联网，解决数据统计自动化，模糊查询的问题。车牌自动识别系统可安装于公路收费站、停车场、十字路口等交通关卡处，其具体应
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历史上的今天
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图像处理过程中经常遇到的一个宏，先贴出源代码：
在计算图像大小时，采用公式：biSizeImage = biWidth' & biHeight。
是biWidth'，而不是biWidth，这里的biWidth'必须是4的整倍数，表示
大于或等于biWidth的，离4最近的整倍数。WIDTHBYTES就是用来计算
&& // biWidth'
WIDTHBYTES(bits)&&&
(((bits) + 31) / 32 * 4)
看了CSDN中一篇别人的解释：
算是明白了，现在给出自己的理解。
这个宏要得到的就是Byte,即图像宽度的字节数。1byte=8bits。1bit在这里也表示为4个字节，4个字节就是32位，如果是33位，那么由该宏得到的结果就是8个字节。
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