車牌識(shí)別技術(shù)要求能夠?qū)⑦\(yùn)動(dòng)中的汽車牌照從復(fù)雜背景中提取并識(shí)別出來(lái)，通過(guò)車牌提取、圖像預(yù)處理、特征提取、車牌字符識(shí)別等技術(shù)，識(shí)別車輛牌號(hào)、顏色等信息，新的技術(shù)水平為字母和數(shù)字的識(shí)別率可達(dá)到99.7%，漢字的識(shí)別率可達(dá)到99%。

在停車場(chǎng)管理中，車牌識(shí)別技術(shù)也是識(shí)別車輛身份的主要手段。在深圳市建設(shè)的《停車庫(kù)（場(chǎng)）車輛圖像和號(hào)牌信息采集與傳輸系統(tǒng)技術(shù)要求》中，車牌識(shí)別技術(shù)成為車輛身份識(shí)別的主要手段。

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(guò)往車輛通過(guò)道口時(shí)無(wú)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(wú)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(wú)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。

車牌識(shí)別系統(tǒng)通過(guò)一些后續(xù)處理手段可以實(shí)現(xiàn)停車場(chǎng)收費(fèi)管理，交通流量控制指標(biāo)測(cè)量，車輛定位，汽車防盜，高速公路超速自動(dòng)化監(jiān)管、闖紅燈電子警察、公路收費(fèi)站等等功能。對(duì)于維護(hù)交通安全和城市治安，防止交通堵塞，實(shí)現(xiàn)交通自動(dòng)化管理有著現(xiàn)實(shí)的意義。
汽車牌照號(hào)碼是車輛的“身份”標(biāo)識(shí)，牌照自動(dòng)識(shí)別技術(shù)可以在汽車不作任何改動(dòng)的情況下實(shí)現(xiàn)汽車“身份”的自動(dòng)登記及驗(yàn)證，這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用于公路收費(fèi)、停車管理、稱重系統(tǒng)、交通誘導(dǎo)、交通執(zhí)法、公路稽查、車輛調(diào)度、車輛檢測(cè)等各種場(chǎng)合。
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(guò)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(guò)程中完成任務(wù)不影響正常交通；整個(gè)監(jiān)視過(guò)程中司機(jī)也不會(huì)覺(jué)察、保密性高。應(yīng)用這種系統(tǒng)將地提高執(zhí)法效率。
高速公路收費(fèi)管理
在高速路的各個(gè)出入口安裝車牌識(shí)別設(shè)備，車輛駛?cè)霑r(shí)識(shí)別車輛牌照將入口資料存入收費(fèi)系統(tǒng)，車輛到達(dá)出口時(shí)再次識(shí)別其牌照并根據(jù)牌照信息調(diào)用入口資料，結(jié)合出入口資料實(shí)現(xiàn)收費(fèi)管理。這種應(yīng)用可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)計(jì)費(fèi)并可防止作弊，避免了應(yīng)收款的流失。
車輛檢測(cè)可以采用埋地線圈檢測(cè)、紅外檢測(cè)、雷達(dá)檢測(cè)技術(shù)、視頻檢測(cè)等多種方式。采用視頻檢測(cè)可以避免破壞路面、不必附加外部檢測(cè)設(shè)備、不需矯正觸發(fā)位置、節(jié)省開(kāi)支，而且更適合移動(dòng)式、便攜式應(yīng)用的要求。
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。基于模板匹配算法將分割后的字符二值化并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫(kù)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。基于人工神經(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(lái)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。

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