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车牌识别系统原理
本系统主要工作流程是：当车辆通过关卡，经过车体位置传感器的敏感区域时，传感器发送一个信号给图像采集控制部分。采集控制部分首先由控制采集卡采集一幅汽车图像送至图像预处理模块，然后再由预处理模块对输入图像进行处理后送入电脑。电脑内的软件模块从输入图像中找到牌照的位置，对牌照作字符切分，得到各个字符的点阵数据。字符识别模块从点阵数据中提取字符数据，车牌识别价格，与模板库进行匹配，以OCX控件的方式给出识别结果。应用系统调用这个结果组建数据库后，就可以根据具体需要编制各种不同类型的管理程序，从而达到管理的目的。
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，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，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，淮南车牌识别，属于绿色环保技术。
车牌识别掀起交通管理的智能篇章
车牌(自动)识别系统，简而言之是基于各种图像处理算法，智能车牌识别系统，对前端摄像机抓取到的车辆图片进行分析，进而从中提取出诸如车牌号(英汉字符及数字)、车牌颜色，甚至车型、生产厂家、车辆颜色等信息……
车牌(自动)识别系统，简而言之是基于各种图像处理算法，对前端摄像机抓取到的车辆图片进行分析，车牌识别厂家，进而从中提取出诸如车牌号(英汉字符及数字)、车牌颜色，甚至车型、生产厂家、车辆颜色等信息，实现准确锁定车辆“身份”……
