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。??车牌识别系统可广泛应用于机关，军营，厂矿，校园等内部车辆管理和调度，以达到维护单位制，加强安全，提高管理水平的目的。它还可用于实现住宅区，操作停车场等的车辆计费和停车位控制要求。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，车牌识别电话，车牌倾斜，高光反射，多牌照，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，合肥车牌识别，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。

??手动记录车牌号码和停车时间以及停车场和社区的出入管理是非常困难的。它不仅会犯错误，还需要大量的人力。安装在停车场入口和出口处的小型车牌识别系统可以“一劳永逸地”解决许多问题。它还可以分析和识别被挡的车牌，油漆破损，模糊不清，这为停车场和出入口人员节省了很多麻烦。如果停车管理系统连接到公共安全系统，黑名单车辆将无处可藏。智能管理有效避免了人为因素的影响，大大提高了工作效率，提高了管理水平，取得了良好的经济效益和社会效益。为了进行车牌识别，需要以下基本步骤：?1）车牌定位，定位车牌中的车牌位置；?2）车牌字符分开，小区车牌识别厂家，车牌中的字符分开；?3）车牌字符识别，识别划分的字符，较后形成车牌号码。?在车牌识别过程中，根据不同的算法识别车牌颜色，这些算法可以在上述不同的步骤中实现，通常与车牌识别和相互验证协作。

 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。与传统的车牌识别产品不同，LPR系列车牌识别采用DSP作为嵌入式系统系统，单向视频，一个工作单元模块化结构和联网，TCP/IP协议数据传输方式，无需工业计算机即可自动检测车辆，获取车辆信息，并通过网络将数据发送到系统主机。与传统停车场系统相比，车牌识别系统具有以下优点：

（1）提高管理水平和形象：采用车牌识别系统，无论从产品的造型方面，车辆车牌识别，还是自动控制带来的方便性和实用性，管理的科学性，都将为管理带来良好的管理。停车场管理水平。促进和树立良好形象。

（2）管理更方便，更安全：?对于卡的管理方法，通常存在卡不丢失的情况，并且管理成本高且耗时。对于车辆的进出，通过识别车牌号码实现车辆管理，这非常方便快捷。同时，车牌识别系统具有监控功能，。

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