車牌識別技術結合電子不停車收費系統（ETC）識別車輛，過往車輛通過道口時無須停車，即能夠實現車輛身份自動識別、自動收費。在車場管理中，為提高出入口車輛通行效率，車牌識別針對無需收停車費的車輛（如月卡車、內部免費通行車輛），建設無人值守的快速通道，免取卡、不停車的出入體驗，正改變出入停車場的管理模式。
車牌識別系統(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是指能夠檢測到受監控路面的車輛并自動提取車輛牌照信息（含漢字字符、英文字母、阿拉伯數字及號牌顏色）進行處理的技術。車牌識別是現代智能交通系統中的重要組成部分之一，應用十分廣泛。它以數字圖像處理、模式識別、計算機視覺等技術為基礎，對攝像機所拍攝的車輛圖像或者視頻序列進行分析，得到每一輛汽車的車牌號碼，從而完成識別過程。
高速公路收費管理
在高速路的各個出入口安裝車牌識別設備，車輛駛入時識別車輛牌照將入口資料存入收費系統，車輛到達出口時再次識別其牌照并根據牌照信息調用入口資料，結合出入口資料實現收費管理。這種應用可以實現自動計費并可防止作弊，避免了應收款的流失。
為了進行車牌識別，需要以下幾個基本的步驟：
1、 牌照定位，定位圖片中的牌照位置；
2、牌照字符分割，把牌照中的字符分割出來；
3、牌照字符識別，把分割好的字符進行識別，終組成牌照號碼。
車牌識別過程中，牌照顏色的識別依據算法不同，可能在上述不同步驟實現，通常與車牌識別互相配合、互相驗證。
實際應用中，車牌識別系統的識別率還與牌照質量和拍攝質量密切相關。牌照質量會受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；實際拍攝過程也會受到環境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌識別的識別率，也正是車牌識別系統的困難和挑戰所在。為了提高識別率，除了不斷地完善識別算法還應該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像利于識別。
車牌識別的原理是通過計算機視覺技術，將圖像進行處理和分析，提取出上的字符信息，從而實現對號碼的識別。具體原理如下：
1. 圖像預處理：對圖像進行灰度化、二值化、去噪等處理，以提高后續字符識別的準確性。
2. 定位：通過邊緣檢測、形態學處理等方法，找到圖像中的位置，將從圖像中分離出來。
3. 字符分割：將上的字符進行分割，以便后續對每個字符進行立識別。常用的方法有基于邊緣檢測、投影法等。
4. 字符識別：對每個字符進行特征提取和模式識別，將其與預先訓練好的字符模板進行比對，找到匹配的字符。
5. 字符識別結果的校驗和后處理：對識別結果進行校驗和后處理，如校驗號碼的合法性、糾正錯誤等。
需要注意的是，車牌識別的準確性受到多種因素的影響，如光照條件、遮擋、變形等。因此，在實際應用中，通常需要結合多種技術手段和算法，以提高車牌識別的準確率和魯棒性。
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