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

對(duì)于納入“黑名單”的車輛，例如：被通緝或掛失的車輛、欠交費(fèi)車輛、未年檢車輛、肇事逃逸及違章車輛等，只需將其車牌號(hào)碼輸入到應(yīng)用系統(tǒng)中，車牌識(shí)別設(shè)備安裝于的路口、卡口或由執(zhí)法人員隨時(shí)攜帶按需要放置，系統(tǒng)將識(shí)讀所有通過車輛的牌照號(hào)碼并與系統(tǒng)中的“黑名單”比對(duì)，一旦發(fā)現(xiàn)車輛立刻發(fā)出報(bào)警信息。系統(tǒng)可以全天不間斷工作、不會(huì)疲勞、錯(cuò)誤率極低；可以適應(yīng)高速行駛的車輛；可以在車輛行使過程中完成任務(wù)不影響正常交通；整個(gè)監(jiān)視過程中司機(jī)也不會(huì)覺察、保密性高。應(yīng)用這種系統(tǒng)將地提高執(zhí)法效率。

將車牌識(shí)別設(shè)備安裝于出入口，記錄車輛的牌照號(hào)碼、出入時(shí)間，并與自動(dòng)門、欄桿機(jī)的控制設(shè)備結(jié)合，實(shí)現(xiàn)車輛的自動(dòng)管理。應(yīng)用于停車場(chǎng)可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)計(jì)時(shí)收費(fèi)，也可以自動(dòng)計(jì)算可用車位數(shù)量并給出提示，實(shí)現(xiàn)停車收費(fèi)自動(dòng)管理節(jié)省人力、提率。應(yīng)用于智能小區(qū)可以自動(dòng)判別駛?cè)胲囕v是否屬于本小區(qū)，對(duì)非內(nèi)部車輛實(shí)現(xiàn)自動(dòng)計(jì)時(shí)收費(fèi)。在一些單位這種應(yīng)用還可以同車輛調(diào)度系統(tǒng)相結(jié)合，自動(dòng)地、客觀地記錄本單位車輛的出車情況，車牌識(shí)別管理系統(tǒng)采用了車牌識(shí)別技術(shù)，達(dá)到不停車、免取卡，有效提高車輛出入通行效率。

自然環(huán)境下，汽車圖像背景復(fù)雜、光照不均勻，如何在自然背景中準(zhǔn)確地確定牌照區(qū)域是整個(gè)識(shí)別過程的關(guān)鍵。對(duì)采集到的視頻圖像進(jìn)行大范圍相關(guān)搜索，找到符合汽車牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對(duì)這些侯選區(qū)域做進(jìn)一步分析、評(píng)判，后選定一個(gè)佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖像中分離出來。
牌照字符識(shí)別方法
主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法?；谀０迤ヅ渌惴▽⒎指詈蟮淖址祷⑵涑叽绱笮】s放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小，然后與所有的模板進(jìn)行匹配，選擇佳匹配作為結(jié)果?；谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對(duì)字符進(jìn)行特征提取，然后用所獲得特征來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器；另一種方法是直接把圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，由網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)特征提取直至識(shí)別出結(jié)果。
實(shí)際應(yīng)用中，車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率還與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。牌照質(zhì)量會(huì)受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；實(shí)際拍攝過程也會(huì)受到環(huán)境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌識(shí)別的識(shí)別率，也正是車牌識(shí)別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識(shí)別率，除了不斷地完善識(shí)別算法還應(yīng)該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像利于識(shí)別。

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