隨著信息時代的到來，現代智能交通系統能夠很輕易的識別出汽車牌照，這是智能交通管理的標志之一。智能交通管理系統的牌照識別集合了圖像采集和預處理、車牌定位技術、字符分割和字符識別等相關技術。其中，車牌定位、字符分割和字符識別是關鍵的技術，也是本次畢業設計的難點所在。正確利用好這三種關鍵技術，將有助于牌照識別的實時性和準確性，對于智能交通系統的實現有著決定性作用。在MATLAB軟件開發環境下，系統對圖像進行預處理、然后將預處理后的圖像進行定位分割，后識別出相應牌照上的字符，這樣就可以模擬設計出汽車牌照識別系統。本文的圖像預處理模塊是將圖像灰度化和用Canny算子進行邊緣檢測，汽車牌照定位依據是它的顏色特征，使用MATLAB中的Radon函數和Imrotate函數來進行車牌矯正；分割字符時，需要先找到連續的文字塊，然后根據長度大小來確定是否分割，假如所找到的連續文字塊的長度大于閾值，那么就表示可以對此文字塊進行分割。并且為了能對車牌上的字符進行正確的識別，本文將采用BP神經網絡算法。后設計GUI界面，使界面更加簡潔明了，便于操作。根據實驗得出的結論，這種方式可以對藍色的車牌進行、的識別，同時，也對光照、旋轉和噪聲表現出很好的魯棒性，定位精度和識別正確率甚至可以超過90%。

一直以來，停車場管理是各大物業公司的“心頭大患”，非機動車隨意進出、臨時車輛無法識別身份、出場支付效率低、人工收費有漏洞等來自各個方面的問題，困擾物業已久，急需一種方便且有效的系統，對停車場管理進行升級。
車牌識別設備利用系統龐大的數據庫對進出車輛進行管理比對，及時對臨時進出車輛的安全性進行辨認，識別嫌疑車輛。后臺還能對進出車輛信息進行及時查看，防止收費漏洞的出現。
車牌識別外觀
無需主板，脫機語音，脫機顯示，脫機收費
無需安裝APP軟件即可使用支付寶、支付
自主研發，中國，榮獲外觀專利
識別、顯示、補光一體式設計，安裝方便
顯示屏采用進口燈珠，亮度，超大字體，戶外遠距離也可清晰分辨
四行字體顯示，車牌、停車時長、應繳費用、剩余車位、月租有效期、儲值余額等信息一目了然;紅綠色字體區分顯示,顯示更清晰
紅綠導光指示，非法車輛顯示紅色，禁止通行；合法車輛顯示綠色，道閘開啟
無需轉動立柱即可改變顯示屏的方向
立柱尺寸：1500*150*100MM
顯示區尺寸：305*305MM

車牌識別設備系統以“無人值守、云端管理”的建設理念，以新穎的智慧應用，聚集各種服務資源，通過智能車牌識別設備+車場視覺智能控制系統+車主移動APP+物業收費人員APP+停車管理云平臺，讓業車主輕松享受安全、便捷的智慧通行；通過移動信息化建設，強化物業對停車場的管控能力，從而增加停車通行效率，降低人工成本，杜絕收費漏洞。
車牌識別設備，它可以幫助物業公司省去停車收費崗，堵住收費漏洞，同時降低企業經營風險。2018年1月，某物業在轄管的小區（每天車流量過3000車次）試用 車牌識別設備值守后，提升物業形象以外更重要的是大大節省了值守人員的費用。

人臉識別考勤機是一種新型的存儲類考勤機，只需收集職工 的面像并樹立檔案，當職工上下班站在人臉識別考勤機的識別區域內，考勤機上就會快速的記載考勤情況并保存記載。下面小編給我們介紹一下人臉識別考勤機分類。指紋考勤：這個就是我們現在用的***多的方法，有點在于識別效人臉識別門禁：人臉識別門禁是基于的人臉識別技術，結合成熟的ID卡和指紋識別技術而推出的安全實用的門禁產品。產品采用分體式設計，人臉、指紋和ID卡信息的采集和生物信息識別及門禁控制內外分離，實用性高、安全可靠。

車輛檢測可以采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測技術、視頻檢測等多種方式。采用視頻檢測可以避免破壞路面、不必附加外部檢測設備、不需觸發位置、節省開支，而且更適合移動式、便攜式應用的要求。
系統進行視頻車輛檢測，需要具備很高的處理速度并采用好的算法，在基本不丟幀的情況下實現圖像采集、處理。若處理速度慢，則導致丟幀，使系統無法檢測到行駛速度較快的車輛，同時也難以在有利于識別的位置開始識別處理，影響系統識別率。因此，將視頻車輛檢測與牌照自動識別相結合具備技術難度。

具體的工作原理和停車場所采用系統有關。作為當下主流兩款車位引導系統，視頻車位引導除了起步晚于超聲波車位引導外，他們兩者又有哪些不同?停車場管理者又應該如何抉擇呢?工作原理不同：辨別超聲波車位引導系統和視頻車位引導系統直觀方法是看停車位上方所使用的車位探測器。超聲波車位引導使用的是超聲波探測器。

那么如何實現車牌識別的呢，下面簡單說說：
對現存的車牌識別算法進行了研究，在諸多算法中尋找到一種適合在Android、iOS平臺上運行的算法。先通過智能手機的攝像頭獲得車牌的彩色圖像，然后將采集到的圖像進處理，包括通過YUV模型進行灰度化，分段線性變換進行灰度拉升，二值化，Roberts算子進行邊緣檢測，數學形態學處理等，然后通過Hough變換進行車牌矯正，其次用雙投影和灰度跳變的方法實現車牌的定位、分割，后通過模板匹配實現車牌識別。

移動端車牌識別實現的過程簡單為以下幾個部分：

圖像采集：通過智能手機攝像頭拍攝車牌圖像。

預處理：灰度化、二值化、邊緣增強、噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、對比度調整等。

車牌定位：在經過圖像預處理之后的灰度圖像上進行行列掃描，確定車牌區域，車牌切斜校正。

字符分割：在圖像中定位出車牌區域后，通過灰度化、二值化等處理，定位字符區域，然后根據字符尺寸特征進行字符分割。

字符識別：對分割后的字符進行縮放、特征提取，與字符數據庫模板中的標準字符表達形式進行匹配判別。

結果輸出：將車牌識別的結果以文本格式輸出。

下面簡單介紹移動端車牌識別技術應用領域：

停車管理系統會用到移動端車牌識別，停車管理系統需要做到的是對車輛的管理，特別像占道停車，總沒可能安裝一個一體機在路邊上，然后一個車位安裝一個，這會非常耗費成本。移動端車牌識別在占道停車能被非常好地用上，移動端車牌識別會讓他們的工作更加的方便，用前端掃一掃車牌就能計費了。尤其是在停車管理系統宕機后系統無法工作，這時候移動端車牌識別手持收費設備就起到了應急作用。

移動警務、移動執法中也會用到移動端車牌識別技術，比如巡邏執勤，交警執法等，因為警務執法人員會每天接觸到大量的信息，他們的信息錄入需要非常快速的準確的錄入下來，所以，在警務通中集成移動端車牌識別sdk，在信息錄入效率方面，直接使用警務通設備攝像頭掃描車牌即可識別上傳車牌信息，讓移動警務方面的應用更加的快捷。

車輛保險、現場勘察方面也會用到移動端車牌識別，比如車險移動查勘，他們會將移動端車牌識別與移動端證件識別技術結合起來，如果車輛沒有車牌，也可以將車架號識別集成進來，他們在前期也是減少保險服務人員的工作量，并且會提高信息采集的正確率。

汽車服務行業汽修等也會用到移動端車牌識別，比如汽車4S點，汽車維修保養。

汽修服務行業的app上，近也是一個非常火的應用，將移動端車牌識別sdk集成在app上，就能實現手機車牌識別的功能。