***識(shí)別系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)及算法。邊緣檢測(cè)：邊緣檢測(cè)的方法是考察圖像的像素在某個(gè)領(lǐng)域內(nèi)灰度的變化情況，標(biāo)識(shí)數(shù)字圖像中亮度變化明顯的點(diǎn)。圖像的邊緣檢測(cè)能夠大幅度地減少數(shù)據(jù)量，并且剔除不相關(guān)的信息，保存圖像重要的結(jié)構(gòu)屬性。在實(shí)際的圖像分割中，往往只用到一階和二階導(dǎo)數(shù)進(jìn)行邊緣檢測(cè)，雖然，在原理上，可以用更高階的導(dǎo)數(shù)，但是，因?yàn)樵肼暤挠绊?，在純粹二階導(dǎo)數(shù)操作中就會(huì)出現(xiàn)對(duì)噪聲敏感的現(xiàn)象，三階以上的導(dǎo)數(shù)信息往往失去了應(yīng)用價(jià)值。此外，二階導(dǎo)數(shù)還可以說明灰度突變的類型，在有些情況下，如灰度變化均勻的圖像，只利用一階導(dǎo)數(shù)可能找不到邊界，此時(shí)二階導(dǎo)數(shù)就能提供很有用的信息。為了減少二階導(dǎo)數(shù)對(duì)噪聲敏感，解決的辦法是先對(duì)圖像進(jìn)行平滑濾波，消除部分噪聲，再進(jìn)行邊緣檢測(cè)。

***識(shí)別云臺(tái)攝像機(jī)通過那些功能來實(shí)現(xiàn)抓拍***：寬動(dòng)態(tài)功能：這是解決車燈對(duì)于抓拍影響的1好的辦法，寬動(dòng)態(tài)早是松下公司提出來的。當(dāng)背景光過亮?xí)r，普通攝像機(jī)無法很好的解決明暗圖像的顯示問題。作為智能交通領(lǐng)域確定車輛身份的1重要手段，***識(shí)別技術(shù)為實(shí)現(xiàn)交通的智能管理發(fā)揮了很大作用，在各項(xiàng)工作中都有***識(shí)別技術(shù)的滲透。

***識(shí)別的發(fā)展。在智能化交通管理系統(tǒng)中，汽車身份識(shí)別相當(dāng)于vc++中的“基類”地位，即智能化交通管理系統(tǒng)中的其他子模塊需要在汽車身份識(shí)別的基礎(chǔ)上進(jìn)行繼承和發(fā)展。所以我們認(rèn)為，汽車身份識(shí)別要求較高的集成度，1好能由可以嵌入到其他系統(tǒng)中的、集成度高的模塊來完成，如單片機(jī)、CPLD。而現(xiàn)階段的汽車身份識(shí)別大部分卻是依靠計(jì)算機(jī)來完成的。