減少使用維護(hù)成本：采用車牌識(shí)別系統(tǒng)道閘一體機(jī)方式，可以顯著降低營運(yùn)成本，節(jié)約人力資源支出。每年節(jié)省的發(fā)卡員費(fèi)用將十分可觀，還避免了大量不可預(yù)測的安全隱患。同時(shí)還有效提高服務(wù)質(zhì)量，減輕管理工作量。

車牌識(shí)別系統(tǒng)中的車牌定位
從整個(gè)圖像中準(zhǔn)確地檢測出車牌區(qū)域，是車牌識(shí)別過程的一個(gè)重要步驟，如果定位失敗或定位不完整，會(huì)直接導(dǎo)致終識(shí)別失敗。由于復(fù)雜的圖像背景，且要考慮不清晰車牌的定位，所以很容易把柵欄，廣告牌等噪聲當(dāng)成車牌，所以如何排除這些偽車牌也是車牌定位的一個(gè)難點(diǎn)。為了提高定位的準(zhǔn)確率和提高識(shí)別速度，一般的車牌識(shí)別系統(tǒng)都會(huì)設(shè)計(jì)一個(gè)外部接口，讓用戶自己根據(jù)現(xiàn)場環(huán)境設(shè)置不同的識(shí)別區(qū)域。山東安勝智能科技有限公司車牌識(shí)別系統(tǒng)針對(duì)一些復(fù)雜背景(例如綠化帶、井蓋)的現(xiàn)場，可以進(jìn)行設(shè)定識(shí)別區(qū)域的操作。

車牌識(shí)別系統(tǒng)的字符分割
定位出車牌區(qū)域后，由于并不知道車牌中總共有幾個(gè)字符、字符間的位置關(guān)系、每個(gè)字符的寬高等信息，所以，為了車牌類型匹配和字符識(shí)別正確，字符分割是的一步。字符分割的主要思路是，基于車牌的二值化結(jié)果或邊緣提取結(jié)果，利用字符的結(jié)構(gòu)特征、字符間的相似性、字符間間隔等信息，一方面把單個(gè)字符分別提取出來，也包括粘連和斷裂字符等特殊情況的處理；另一方面把寬、高相似的字符歸為一類從而去除車牌邊框以及一些小的噪聲。一般采用的算法有：連通域分析、投影分析，字符聚類和模板匹配等。污損車牌和光照不均造成的模糊車牌仍是字符分割算法所面對(duì)的挑戰(zhàn)，有待更好的算法出現(xiàn)并解決以上問題。