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车牌识别原理简介
车牌识别是基于图像分割和图像识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，淮南车牌识别，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。
一个典型的车牌识别处理过程包括：图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别及结果输出等处理过程。各个处理过程相辅相成，每个处理过程均须保证其和较高的抗干扰能力，只有这样才能保证识别功能达到满意的功能品质。
车牌识别系统的实现方式主要分两种，一种为静态图像识别，另一种为动态视频流识别。静态图像识别受限于图像质量、车牌污损度、车牌倾斜度等因素。动态视频流识别则需要更快的识别速度，受限于处理器的性能指标，特别是在移动终端实现车牌实时识别需要更多性能优化。
虽然车牌识别包含6大处理过程，但算法主要位于车牌定位、字符分割及字符识别这三个模块中。
车牌识别停车管理系统的作用
1、自动记录收费车辆的入场和出场时间，提供对应的相关图像作为凭证。
2、车牌识别停车管理系统可灵活对停车场的“收费标准”进行设置。
3、对停车场固定车辆进行认证
4、灵活的信息提示功能
5、车辆管理信息显示，如库存车辆信息、通行车辆信息、固定用户信息、临时免费车辆等；可根据需求生成日报表、月报表，收费员报表等EXCEL文件。
6、无牌车辆快速处理，系统自动计算停车费用及时间。
7、识别错误处理方便快捷。
技术路线
系统进行视频车辆检测，需要具备很高的处理速度并采用的算法，车牌自动识别，在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。若处理速度慢，则导致丢帧，使系统无法检测到行驶速度较快的车辆，同时也难以保证在有利于识别的位置开始识别处理，汽车车牌识别，影响系统识别率。因此，将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度
采用计算机视觉技术识别车牌的流程通常都包括车辆图像采集，车牌定位，字符分割，光学字符识别，输出识别结果5个步骤。车辆图像的采集方式决定了车牌识别的技术路线。国际ITS通行的两条主流技术路线是自然光和红外光图像采集识别。自然光和红外光不会对人体产生不良的心理影响，也不会对环境产生新的电子污染，属于绿色环保技术。
