三、应用于识别车牌识别
车牌识别技术（VLPR）是计算机视觉和模式识别技术在现代智能交通系统中的一项重要研究课题，是实现交通管理智能化的重要环节。由于每一部汽车都有唯一的车牌号码，通过摄像机所拍摄的车辆图像进行车牌号码的识别，能够有效的了解路面的动态和每部汽车的适时情况。其步骤主要为获取原图像，图像预处理，车牌定位，字符分割和字符识别。
随着图像处理技术的日趋成熟，更多算法的融入综合，使得车牌识别技术逐渐成熟。单一算法很难达到良好的识别效果，只有多种方法结合，才能实现车牌识别的高效性和准确性。
四、应用于前方道路边界及车道标识识别
过去的10多年里，有些国家已经成功开发了一些基于视觉的道路识别和跟踪系统。其中，具有代表性的系统有：LOIS系统、GOLD系统、RALPH系统、SCARF系统和ALVINN系统等。近年来，国内外一些学者又提出了很多基于视觉的道路边界和车道标识识别方法。
概括地说，道路边界及车道标识识别方法基本上可归结为两大类方法，一类为基于特征的识别方法，另一类为基于模型的识别方法。基于特征的识别方法主要是结合道路边界图像的一些特征（颜色特征、灰度梯度特征等）从所获取的图像中识别出道路边界。基于特征的识别方法可分为：基于灰度特征和基于彩色特征的识别。目前应用较多的是基于灰度特征的识别方法。(end)
三、应用于识别车牌识别
车牌识别技术（VLPR）是计算机视觉和模式识别技术在现代智能交通系统中的一项重要研究课题，是实现交通管理智能化的重要环节。由于每一部汽车都有唯一的车牌号码，通过摄像机所拍摄的车辆图像进行车牌号码的识别，能够有效的了解路面的动态和每部汽车的适时情况。其步骤主要为获取原图像，图像预处理，车牌定位，字符分割和字符识别。
随着图像处理技术的日趋成熟，更多算法的融入综合，使得车牌识别技术逐渐成熟。单一算法很难达到良好的识别效果，只有多种方法结合，才能实现车牌识别的高效性和准确性。
四、应用于前方道路边界及车道标识识别
过去的10多年里，有些国家已经成功开发了一些基于视觉的道路识别和跟踪系统。其中，具有代表性的系统有：LOIS系统、GOLD系统、RALPH系统、SCARF系统和ALVINN系统等。近年来，国内外一些学者又提出了很多基于视觉的道路边界和车道标识识别方法。
概括地说，道路边界及车道标识识别方法基本上可归结为两大类方法，一类为基于特征的识别方法，另一类为基于模型的识别方法。基于特征的识别方法主要是结合道路边界图像的一些特征（颜色特征、灰度梯度特征等）从所获取的图像中识别出道路边界。基于特征的识别方法可分为：基于灰度特征和基于彩色特征的识别。目前应用较多的是基于灰度特征的识别方法。(end)
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