什么是车牌识别系统？

1、停车场出入口管理智能化：将车牌识别设备安装于出入口，记录车辆的牌照号码、出入时间，并与自动门、栏杆机的控制设备结合，实现车辆的自动管理。可以知道实现自动计时收费，也可以自动计算可用车位数量并给出提示，实现停车收费自动管版理节省人力、提高了效率。

2、自动放行，节省人力物力：将指订的牌照信息输入系统，系统自动地识读经过车辆的牌照并查询内部数据库。对于需要自动放行的车辆系统驱动电子门或栏杆机让其通过，对于其它车辆系统会给出警示，由值勤人员处理。可用于特殊单位(如***管理区、保密单位、重点保护单位等)、路权桥收费卡口、住宅区等。

车牌识别依照运转环境能够简略分为PC端和头端（嵌入式）。目前国内车牌识别系统在PC端已有一些厂家运用深度学习办法，而头端都仍是选用传统办法。跟着深度学习***芯片的研制，车牌识别系统价格，下一年应该就会有深度学习办法应用在头端的产品发布。因为国内外车牌规矩较多，传统办法局限性比较大，很难通用。

关于特别场景，小区车牌识别系统厂家，比方低照度、低质含糊等，车牌识别率依然有待进步。而无论是传统办法仍是深度学习办法，有些一起的模块技能仍有进步的空间和研讨的价值，比方运动区域检测，车牌定位多帧交融输出等。而关于传统办法，字符切割和字符辨认仍有可进步空间。

节省刷佧泊车时刻有用在上下班***拥堵时期缓解泊车场压力，一起车辆识别系统与互联网结合，可以使车主在途中观测邻近泊车场车辆停放数，芜湖车牌识别系统，合理规划泊车道路，有用处理城市泊车难现状。

为了进行车牌识别系统，需要以下几个基本的步骤：

1、牌照定位，定位图片中的牌照位置；

2、牌照字符分割，智能车牌识别系统厂家，把牌照中的字符分割出来；

3、牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，蕞终组成牌照号码。

车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。

实际应用中，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，使采集到的图像蕞利于识别。

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