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基于图像处理的恶劣天气自动车牌识别系统设计，针对传统自动车牌识别系统在恶劣天气环境下运行时间长、输出车牌信息不准确等问题。智慧车牌识别系统提出了自动车牌识别系统的设计，借助图像处理功能，采用暗通道优先、支持向量机、模板匹配三种算法，通过实验验证了车牌定位和字符识别的准确性。
智慧车牌识别系统在处理当今世界的交通工作中起着重要作用，在恶劣的天气条件下，自动车牌识别系统受到灰尘、烟雾和污渍的影响，使图像模糊、信息不准确，这将大大降低获得图像的使用价值。因此，设计一个准确和强大的车牌识别系统是非常重要的。
智慧车牌识别系统在恶劣的天气环境下实现车牌的检测和识别，自动车牌识别系统主要从图像雾、车牌定位和字符识别三个模块进行设计。边缘检测可以标记车牌信息的巨大变化，使车牌在没有背景和车牌字体的情况下分离，防止提取图像颜色特征值时周围类似颜色干扰过程。智慧车牌识别系统支持向量机定位车牌，找到车牌所在的区域是识别车牌信息的重点。通常车牌为矩形，长宽比固定，一般根据研究对象的大小和形状进行识别，但是，仅仅依靠车牌大小来定位车牌区域是有限的。为了解决这些问题，机器学习中的支持向量机可以对车牌区域进行分类，将从图像中识别一些独特的特征集，并在测试其他图像之前训练的全部用上。
智慧车牌识别系统在上述过程中，车牌的位置已经成功定位，即使将面临雪、泥渍等恶劣天气，导致车牌字符无法正确显示，智慧车牌识别系统也可以准确检测车牌的正确信息，以提高系统检测的准确性。
