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，这被称为视频车辆检测。完整的车牌识别系统应包括几个部分，如车辆检测，图像采集和车牌识别。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。如果处理速度慢，则引起帧丢失，使得系统无法以更快的行进速度检测到车辆，并且也难以确保识别处理在有利于识别的位置处开始，这影响了系统识别率。因此，将视频车辆检测与自动车牌识别相结合具有一定的技术难度。

 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。??高速公路收费站：目前，我国高速公路建设的发展突飞猛进。高速公路向四面八方延伸。每个出口都有一个收费站。一方面，便于充电管理。另一方面，它还可以协助管理高速公路上的交通。车牌识别系统在高速公路收费站出入口的应用，可以极大地方便识别行驶车辆的车牌信息，有效管理和逮捕一些车辆。

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，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，道闸车牌识别系统，网络自动实现特征提取，直到识别结果为止。 近年来，车牌识别系统，车牌一体机，车牌识别装置和车牌识别系统软件是智能停车场管理系统和停车管理的重要组成部分。停车收费装置和停车场停车系统在日常生活中受到越来越多的关注。车牌识别装置和自动车牌识别软件的应用越来越多。车牌扫描系统和车牌识别摄像机可应用于停车场管理系统，高速公路和其他捕获，城市道路上的电子，以及校园，社区的车辆管理系统，商业区等。

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