車牌識別是基于計算機視覺和模式識別理論，對含有車輛號牌的圖像進行分析處理，從而確定牌照在圖像中的位置，并進一步提取和識別出文本字符。車牌識別過程包括圖像采集、車牌定位、字符分割、字符識別等一系列算法運算，
車牌識別圖像采集:
通過模擬攝像機或高清攝像機對過往車輛進行實時、不間斷記錄、采集。
車牌定位:
車牌定位的準確與否直接決定后面的字符分割和識別效果，是影響整個車牌識別率的重要因素。
車牌定位算法的好壞，由車牌檢出率來評估，市面上的車牌識別系統(tǒng)，檢出率能達到99%以上。
其核心是利用車牌區(qū)域的紋理特性，進行車牌定位，常用的車牌檢測算法包括:利用梯度信息投影統(tǒng)計;利用小波變換作分割;車牌區(qū)域掃描連線算法;利用區(qū)域特性訓練分類器的方法等。這些算法各有利弊，如何從復雜場景中提取出穩(wěn)定可靠的車牌區(qū)域是一個難點。
物聯(lián)網(wǎng)+智慧車牌識別系統(tǒng)技術(shù),利用窄帶通信功耗低、覆蓋面廣、密度高的優(yōu)點，停車設(shè)備可以直接連接到網(wǎng)絡(luò)、地磁、地鎖、充電樁、閘門，不斷將信息傳輸?shù)骄W(wǎng)絡(luò)平臺。
所屬分類：軟件/車牌識別系統(tǒng)
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