車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是計(jì)算機(jī)視頻圖像識(shí)別技術(shù)在車(chē)輛牌照識(shí)別中的一種應(yīng)用。車(chē)牌識(shí)別在高速公路車(chē)輛管理中得到廣泛應(yīng)用，電子收費(fèi)（ETC）系統(tǒng)中，也是結(jié)合DSRC技術(shù)識(shí)別車(chē)輛身份的主要手段。

車(chē)牌識(shí)別技術(shù)結(jié)合電子不停車(chē)收費(fèi)系統(tǒng)（ETC）識(shí)別車(chē)輛，過(guò)往車(chē)輛通過(guò)道口時(shí)無(wú)須停車(chē)，即能夠?qū)崿F(xiàn)車(chē)輛身份自動(dòng)識(shí)別、自動(dòng)收費(fèi)。在車(chē)場(chǎng)管理中，為提高出入口車(chē)輛通行效率，車(chē)牌識(shí)別針對(duì)無(wú)需收停車(chē)費(fèi)的車(chē)輛（如月卡車(chē)、內(nèi)部免費(fèi)通行車(chē)輛），建設(shè)無(wú)人值守的快速通道，免取卡、不停車(chē)的出入體驗(yàn)，正改變出入停車(chē)場(chǎng)的管理模式。

自動(dòng)放行
將的牌照信息輸入系統(tǒng)，系統(tǒng)自動(dòng)地識(shí)讀經(jīng)過(guò)車(chē)輛的牌照并查詢(xún)內(nèi)部數(shù)據(jù)庫(kù)。對(duì)于需要自動(dòng)放行的車(chē)輛系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)電子門(mén)或欄桿機(jī)讓其通過(guò)，對(duì)于其它車(chē)輛系統(tǒng)會(huì)給出警示，由值勤人員處理?？捎糜谔厥鈫挝唬ㄈ畿娛鹿芾韰^(qū)、保密單位、保護(hù)單位等）、路橋收費(fèi)卡口、住宅區(qū)等。

為了進(jìn)行車(chē)牌識(shí)別，需要以下幾個(gè)基本的步驟：
1、 牌照定位，定位圖片中的牌照位置；
2、牌照字符分割，把牌照中的字符分割出來(lái)；
3、牌照字符識(shí)別，把分割好的字符進(jìn)行識(shí)別，終組成牌照號(hào)碼。
車(chē)牌識(shí)別過(guò)程中，牌照顏色的識(shí)別依據(jù)算法不同，可能在上述不同步驟實(shí)現(xiàn)，通常與車(chē)牌識(shí)別互相配合、互相驗(yàn)證。
車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)包括：
1. 準(zhǔn)確：車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)采用的圖像處理和模式識(shí)別技術(shù)，能夠快速準(zhǔn)確地識(shí)別信息，提高了交通管理和安全監(jiān)控的效率。
2. 自動(dòng)化：車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)可以自動(dòng)完成信息的識(shí)別和記錄，無(wú)需人工干預(yù)，節(jié)省了人力資源和時(shí)間成本。
3. 大數(shù)據(jù)應(yīng)用：車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)可以將識(shí)別到的信息與其他數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，為交通管理、犯罪偵查等提供更多有用的信息。
4. 多功能性：車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)不僅可以用于交通管理和安全監(jiān)控，還可以應(yīng)用于停車(chē)場(chǎng)管理、高速公路收費(fèi)、車(chē)輛出管理等場(chǎng)景。
5. 技術(shù)可靠性：車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)采用成熟的技術(shù)和算法，具有較高的識(shí)別準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性，能夠適應(yīng)不同的天氣、光照等環(huán)境條件。
6. 擴(kuò)展性強(qiáng)：車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)可以根據(jù)需求進(jìn)行靈活的擴(kuò)展和升級(jí)，可以支持多種類(lèi)型的識(shí)別，適應(yīng)不同地區(qū)和的需求。
7. 信息安全性：車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)可以對(duì)識(shí)別到的信息進(jìn)行加密和存儲(chǔ)，保護(hù)用戶(hù)隱私和數(shù)據(jù)安全。
車(chē)牌識(shí)別的原理是通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，將圖像進(jìn)行處理和分析，提取出上的字符信息，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)號(hào)碼的識(shí)別。具體原理如下：
1. 圖像預(yù)處理：對(duì)圖像進(jìn)行灰度化、二值化、去噪等處理，以提高后續(xù)字符識(shí)別的準(zhǔn)確性。
2. 定位：通過(guò)邊緣檢測(cè)、形態(tài)學(xué)處理等方法，找到圖像中的位置，將從圖像中分離出來(lái)。
3. 字符分割：將上的字符進(jìn)行分割，以便后續(xù)對(duì)每個(gè)字符進(jìn)行立識(shí)別。常用的方法有基于邊緣檢測(cè)、投影法等。
4. 字符識(shí)別：對(duì)每個(gè)字符進(jìn)行特征提取和模式識(shí)別，將其與預(yù)先訓(xùn)練好的字符模板進(jìn)行比對(duì)，找到匹配的字符。
5. 字符識(shí)別結(jié)果的校驗(yàn)和后處理：對(duì)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行校驗(yàn)和后處理，如校驗(yàn)號(hào)碼的合法性、糾正錯(cuò)誤等。
需要注意的是，車(chē)牌識(shí)別的準(zhǔn)確性受到多種因素的影響，如光照條件、遮擋、變形等。因此，在實(shí)際應(yīng)用中，通常需要結(jié)合多種技術(shù)手段和算法，以提高車(chē)牌識(shí)別的準(zhǔn)確率和魯棒性。

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