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车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是计算机视频图像识别技术在车辆的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，江苏车牌识别系统，识别车辆牌号、颜色等信息，目前新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，小区车牌识别系统，汉字的识别率可达到99%。
车牌识别系统应用方式：牌照号码自动登记
交通监管部门每天都要处理大量的违规车辆图片，车牌识别系统设计，一般由人工辨识车牌号码再输入管理系统，这种方式工作量大、容易疲劳误判。采用自动识别可以减少工作强度能够大幅度提高处理速度和效率。这种功能可用于电子检测系统、道路监控系统等。
湖北东方建星科技有限公司经营范围：计算机信息系统集成；网络工程、智能停车场管理系统、电动伸缩门、自动感应门、车库门、防火卷帘门、工业门窗及门类产品、围栏、旗杆、道闸、通道闸等。
车牌识别系统之牌照字符识别方法：
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，选择好的匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。
实际应用中，车牌识别系统安装，车牌识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假的牌照等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率，也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像有利于识别。
