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，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。

 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，网络自动实现特征提取，直到识别结果为止。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，车牌识别车型，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。

车辆驶过栏杆门后，栏杆自动放下，阻挡后续车辆进入，进入的车辆可由车牌摄像机将车牌影像摄入并送达至车牌图像识别器形成当时驶入车辆的车牌数据，车牌数据与停车凭证数据一起存入管理系统计算机内，进库的车辆在停车指引灯的指引下停在规定位置上，此时管理系统中显示器上显示该车的位置已被占用的信息。所以说车牌识别系统是不能的。我们还是遵守交通规则比较好。

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