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。

 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。?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。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，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。

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，输入车牌识别车型，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。 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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