车辆自动识别系统是怎样定位的？方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，选择合适匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器;另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。

车牌识别系统运行速度快，从触发到图片获取，人脸识别设备，到识别出车牌号，再到给出开闸信号给道闸在0.6-0.8秒系统非常简洁，就两个摄像机、两个道闸，一个屏和一些配件。软识别和硬识别都不需要控制器，其工作都由摄像机完成。金额显示屏采用网络与语音一体化设计，福州人脸识别，声音直接从金额显示屏发出，方便布线的同时声音效果更佳。车牌识别的优势主要体现在快速进场、对临时车辆收费进行有效管理，我们的识别率整体保持在98%左右。

车牌识别系统稳定，快速

　　车牌自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像设备、识别车牌号码的处理机(如计算机)等，其软件包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。

　　一些车牌识别系统还具有通过视频图像判断是否有车的功能称之为视频车辆检测。

　　一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像、车牌识别等几部分(如图1所示)。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像单元，当前的视频图像。车牌识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，人脸识别系统，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。

　　车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式。采用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触发位置、节省开支，人脸识别系统安装，而且更适合移动式、便携式应用的要求。

　　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、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。

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