字符識別方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神經網絡算法。基于模板匹配算法將分割后的字符二值化,并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，后選佳匹配作為結果。基于人工神經元網絡的算法有兩種：一種是先對待識別字符進行特征提取，然后用所獲得特征來訓練神經網絡分配器；另一種方法是直接把待處理圖像輸入網絡，由網絡自動實現(xiàn)特征提取直至識別出結果。
當車輛接近出入口的時候，車輛檢測器會自動感應到車輛的到來，然后觸發(fā)車牌識別一體機進行圖像抓拍，然后將抓拍的圖像發(fā)送到數(shù)據(jù)處理服務器，安裝在數(shù)據(jù)服務器上的車牌識別軟件對圖像進行處理，定位出牌照位置，再將車牌中的字符分割出來進行識別，然后組成車牌號碼保存下來，圖像和車牌號碼均保存在數(shù)據(jù)處理服務器上。
自然光路線是指白天利用自然光線，夜間采用輔助照明光源，用彩色攝像機采集車輛真彩色圖像，用彩色圖像分析處理方法識別車牌。自然光真彩色識別技術路線，與人眼感光習慣一致，并且，真彩色圖像能夠反映車輛及其周圍環(huán)境真實的圖像信息，不僅可以用來識別車牌照，而且可以用來識別車牌照顏色、車流量、車型、車顏色等車輛特征。用一個攝像機采集的圖像，同時實現(xiàn)所有前端基本視頻信息采集、識別和人工輔助圖像取證判別，可以前瞻性的為未來的智能交通系統(tǒng)工程預留接口。
一個車牌識別系統(tǒng)是否實用，重要的指標是識別率。國際交通技術作過的識別率指標論述，要求是24小時全天候全牌正確識別率85%～95%。信路通的車牌識別系統(tǒng)在實際應用中已經達到了全牌正確識別率90%以上。為了測試一個車牌識別系統(tǒng)識別率，需要將該系統(tǒng)安裝在一個實際應用環(huán)境中，全天候運行24小時以上，采集至少1000輛自然車流通行時的車牌照進行識別，并且需要將車輛牌照圖像和識別結果存儲下來，以便調取查看。然后，還需要得到實際通過的車輛圖像以及正確的人工識別結果。
識別速度決定了一個車牌識別系統(tǒng)是否能夠滿足實時實際應用的要求。一個識別率很高的系統(tǒng)，如果需要幾秒鐘，甚至幾分鐘才能識別出結果，那么這個系統(tǒng)就會因為滿足不了實際應用中的實時要求而毫無實用意義。例如，在高速公路收費中車牌識別應用的作用之一是減少通行時間，速度是這一類應用里減少通行時間、避免車道堵車的有力保障。國際交通技術提出的識別速度是1秒以內，越快越好。
一個車牌識別系統(tǒng)的后臺管理體系，決定了這個車牌識別系統(tǒng)是否好用。清楚地認識到重要的一點是識別率達到是不可能的，因為車牌照污損、模糊、遮擋，或者天氣也許很糟（下雪﹑冰雹﹑大霧等等）。后臺管理體系的功能應該包括：
1、識別結果和車輛圖像數(shù)據(jù)的可靠存儲，當多功能的系統(tǒng)操作使得網絡出差錯時能保護圖像數(shù)據(jù)不會丟失，同時便于事后人工排查；
2、有效的自動比對和查詢技術，被識別的車牌照號碼要同數(shù)據(jù)庫中成千上萬的車牌號碼自動比對和提示報警，如果車牌照號碼沒有被正確讀取時就要采用模糊查詢技術才能得出相對“佳”的比對結果；
3、一個好的車牌識別系統(tǒng)對于聯(lián)網運行，還需要提供實時通信、網絡安全、遠程維護、動態(tài)數(shù)據(jù)交互、數(shù)據(jù)庫自動更新、硬件參數(shù)設置、系統(tǒng)故障診斷。
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