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车牌识别系统是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用，电子收费（ETC）系统中，也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。
车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，目前最新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%。车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，通常与车牌识别互相配合、互相验证。具体是如何进行计算的？
1、牌照定位：首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，选定一个的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。
2、牌照字符分割：完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部最小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。
3、牌照字符识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，选择匹配作为结果。
传统停车场采用的是刷卡停车系统，车主出入停车场需要通过刷卡记录停车时间，缴纳费用，停车场需要在出入口设置管理室，安排专门的工作人员进行收费。现场环节过多导致时间大量浪费，遇到高峰期便会不可避免地发生出入口拥堵现象。且卡片这类物品易丢失，一旦遗失，车主与管理人员都需要耗费时间精力去弥补。
车牌识别可以避免刷卡停车模式暴露出的种种问题，在操作与管理方面均实现了人性化的革新。
车牌识别系统本身本身利用计算机技术、图像处理技术、模糊识别技术，可自动识别记录出入车辆的车牌信息，确保快速通行和管理便捷，识别率高达99.98%，识别速度快可以达到4s/辆，使车辆不用在原地停留，秒进停车场，节省车主时间，提高停车效率。龙南车牌识别系统
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