自动车牌识别是一种模式识别技术，它使用车辆的动态视频或静止图像来自动识别车牌号和车牌颜色。硬件基础通常包括触发装置（监视车辆是否进入视野），摄像装置，照明装置，图像采集装置，识别车牌号码的处理器（例如计算机），以及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。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像获取单元，并且获取当前视频图像。车牌识别单元处理图像，找到车牌位置，然后划分车牌中的字符进行识别，然后形成车牌号码以便输出。车辆检测智能车辆管理系统一般由入口设备，出口设备和管理主机三部分组成。入口和出口设备包括牌照识别装置，照相机补光灯集成机，信息屏，门闸，车辆检测器等。车辆入口和出口功能，例如车辆检测，车牌识别，信息显示和释放。管理主机用于接收和记录门户的数据并协调整个系统的工作。

为了解决问题，在收费公路网的所有收费站和出口车道上安装了车牌识别器；车牌识别系统安装在模糊路径的关键点。该系统较大限度地发挥车牌识别的作用，为路径识别提供，实用的管理决策和服务信息，大大提高了充电效率和监管水平。目前的收费系统存在一些问题：例如司机之间的换卡，导致收费损失；收费员欺骗车辆，造成收费损失；收费员手工打印车牌，工作量大，容易出错；免费汽车和黑名单汽车没有信息管理。车牌字符分割：在完成牌照区域的定位之后，将牌照区域划分为单独的字符然后识别。字符分割通常使用垂直投影。由于角色在垂直方向上的投影必须占据角色之间的局部较小值或角色内的间隙，因此该位置应满足角色的字符写入格式，字符，大小限制和一些其他条件。垂直投影法对复杂环境下汽车图像的字符分割有很好的效果。

 车牌识别系统应用于停车场管理，传统的手动登记模式由自动车牌识别模式代替，从而实现智能车辆管理模式。通过自动识别车牌号码，自动登记，自动比对，系统可实现自动升降，自动计费，用户身份自动验证，车内外车辆自动识别，车辆数字自动计算，自动报警等多项功能。其他智能功能。车牌字符识别;?该方法主要基于模板匹配算法和基于人工神经网络的算法。基于模板匹配算法，首先将分割后的字符二值化并缩放到字符数据库中模板的大小，然后与所有模板匹配，车牌识别厂家，以选择较佳匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先提取字符，然后利用获得的特征训练神经网络分配器；另一种方法是直接将图像输入网络，网络自动实现特征提取，直到识别结果为止。在实际应用中，车牌识别系统的识别率也与车牌质量和拍摄质量密切相关。车牌的质量会受到各种因素的影响，如生锈，污渍，油漆剥落，字体褪色，车牌遮挡，车牌倾斜，高光反射，多牌照，等；实际的拍摄过程也会受到环境亮度，拍摄方式，车速等因素的影响。这些影响因素在不同程度上降低了车牌识别识别率，这也是车牌识别系统的难点和挑战。为了提高识别率，除了不断改进识别算法外，我们还应该找到克服各种光照条件的方法，使收集的图像较有利于识别。

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