该成果特点： （1）针对我国车牌汉字难识别、修饰车牌边框难区分等特点，对车 牌定位技术、车牌字符分割技术、车牌字符识别等关键技术作了全面研 究。 （2）建立了基于 Microsoft Visual Studio 2010、Open Source Computer VisionLibrary（Opencv）视觉库、Qt 开发环境的车牌识别系 统。 （3）通过人工拍照、自动拍照及网络收集等方法，扩充了动态、静 态、倾斜、模糊车牌图像数据库；在难以识别的动态情况下，车牌识别 率达到 96%以上，中文字符识别率达 96%、数字字符识别率达 98%、字母 字符识别率达 99%的良好结果；并创新性的实现了倾斜和模糊状态下的车 牌识别，结果令人满意。

市场预期：随着近年来经济的飞速发展，汽车保有量逐步上升，虽 然汽车的普及给大家的衣食住行带来了十分巨大的方便，但是随着车辆 的急速扩增也引起了越来越大的道路交通压力。世界各国都在如何对车 辆交通进行更好的管理这一课题进行着不断的研究，寻求着更好的解决 方法。针对日益严重的交通问题，智能交通系统 (ITS)应运而生，车辆 牌照识别技术（LPR）作为智能交通系统（ITS）中的关键方法和重要手 段，受到了人们越来越多的重视。