车牌识别系统(VehicleLicensePlateRecognition，VLPR)是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息(含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色)进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车的车牌号码，从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理，交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化监管、闯红灯电子警察、公路收费站等等功能。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。不管是普通车牌还是新能源车牌、特种车牌还是外国车牌，均能看得清，认得出。东莞感应车牌识别系统诚信合作
2)传统模式识别技术。传统模式识别技术指结构特征法，统计特征法等。90年代，由于计算机视觉技术的发展，开始出现汽车牌照识别的系统化研究。1990年AS.Johnson等运用计算机视觉技术和图像处理技术实现了车辆牌照的自动识别系统。该系统分为图像分割、特征提取和模板构造、字符识别等三个部分。利用不同闽值对应的直方图不同，经过大量统计实验确定出车牌位置的图像直方图的闽值范围，从而根据特定闽值对应的直方图分割出车牌，再利用预先设置的标准字符模板进行模式匹配识别出字符。广州品质车牌识别系统保养用顶jian半导体TIgao性能多核平台，性能可靠、稳定；
之后便可以统计出以下识别率:1、自然交通流量的识别率=全牌正确识别总数/实际通过的车辆总数2、可识别车牌照的百分率=人工正确读取的车牌照总数/实际通过的车辆总数3、可识别全牌正确识别率=全牌正确识别的车牌照总数/人工读取的车牌照总数这三个指标决定了车牌识别系统的识别率，诸如可信度、误识率等都是车牌识别过程中的中间结果。识别速度决定了一个车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。一个识别率很高的系统，如果需要几秒钟，甚至几分钟才能识别出结果，那么这个系统就会因为满足不了实际应用中的实时要求而毫无实用意义。
而作为停车场使用方，车主则免去携带卡片、卡片丢失的烦恼，进出停车场亦免去了刷卡的操作，整个过程方便快捷。车牌识别系统的使用，不仅提升了使用者的停车体现，同时也提升了停车场的快捷高效的形象。记录查询功能查询结果包含出入时间、地点、车牌，在场记录将会高亮显示，可按时何时、何地放入或放查询结果包含出入时间、地点、车牌，在场记录将会高亮显示。使用操作记录查询功能，可查看每一级操作员对本系统进行的所有操作，包括系统的登入、登出，记录的查询操作，卡片的管理操作，系统的设置操作，用员级别的用户开放，以便管理者对系统使用情况的掌堰利用计算机视觉和图像处理技术，通过采集大量复杂环境下的车牌样本；
应用范围：1)交通路口的智能化交通管理;2)交通信息的自动采集;3)警方及其它执法机关设立临时稽查站，对来往车辆实施稽查，优先识别待查车辆;4)路桥、隧道等卡口的自动收费系统;5)现代住宅小区、停车场、重要机关单位的汽车出入口管理;6)道路治安卡口抓拍识别，车流量监测。实现方案车牌识别系统的实现方案通常有三类，一是抓拍相机+工控机，这是早应用的一种方案，由摄像机(线圈、雷达触发或视频检测)抓拍车辆图像，由工控机中软件来识别车牌，一台工控机同时可以管理多台摄像机(多车道);二是抓拍相机+嵌入式分析主机，将可靠性较低的工控机改为嵌入式主机，而抓拍摄像机不用变，所以这种方式已逐渐替代第一种方案;三是嵌入式一体化抓拍相机，集抓拍、控制、识别、录像、压缩、传输于一体，简化管理终端设备和后端平台的工作，同时在可靠性、安全性、安装维护便利性、环境适应性等方面都得到提升，正成为前景的实现方案。通过对连续视频图像中车牌的跟踪，逐帧处理视频流；惠州自动化车牌识别系统故障维修
出入口通过车牌自动识别，避免了取卡、收卡的环节。不会发生砸人砸车的现象。东莞感应车牌识别系统诚信合作
3)人工神经网络技术。近几年来，计算机及相关技术发达的一些国家开始探讨用人工神经网络技术解决车牌自动识别问题，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地运用了BAM神经网络方法对车牌上的字符进行自动识别，BAM神经网络是由相同神经元构成的双向联想式单层网络，每一个字符模板对应着个BAM矩阵，通过与车牌上的字符比较，识别出正确的车牌号码。这种采用BAM神经网络方法的缺点是无映解决识别系统存储容量和处理速度相矛盾的问题。折叠。东莞感应车牌识别系统诚信合作
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