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系統進行視頻車輛檢測，需要具備很高的處理速度并采用的算法，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，使系統無法正確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一定的技術難度。
自然環境下，汽車圖像背景復雜、光照不均勻，如何在自然背景中準確地確定牌照區域是整個識別過程的關鍵。對采集到的視頻圖像進行大范圍相關搜索，找到符合汽車牌照特征的若干區域作為候選區，然后對這些侯選區域做進一步分析、評判，后選定一個佳的區域作為牌照區域，并將其從圖象中分割出來。
完成牌照區域的定位后，再將牌照區域分割成單個字符，然后進行識別。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內的間隙處取得局部小值的附近，并且這個位置應滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對復雜環境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。
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據庫中模板的大小，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，由網絡自動實現特征提取直至識別出結果。
將的牌照信息輸入系統，系統自動地識讀經過車輛的牌照并查詢內部數據庫。對于需要自動放行的車輛系統驅動電子門或欄桿機讓其通過，對于其它車輛系統會給出警示，由值勤人員處理。可用于特殊單位（如軍事管理區、保密單位、保護單位等）、路橋收費卡口、住宅區等。
車牌管理系統還有車位引導的功能，車主可以通過引導屏幕，了解停車場車位情況，方便停車。車牌識別系統采用現代管理方法，對車輛和人員科學管理，減少了停車排隊擁堵現象，提高車輛管理的安全性。
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