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車牌識別系統的工作原理是怎么樣呢？
近年來隨著社會的發展、汽車數量逞幾何倍增，對于交通的管理、車輛的停車管理還有收費的管理要求也隨著汽車數量的增加而要求更高。
作為全新技術算法識別的一種模式，在智能化的交通領域可以得到廣泛的應用。
完整的車牌識別系統它包括：圖像抓拍、車牌識別、車輛檢測、數據傳輸等幾局部組成。車牌識別系統也包括字符算法、定位算法、和光學字符算法等。當車輛檢測局部信息時觸發圖像采集單元進行采集。系統的采集單元會自動的對圖像影像進行預處理，完夠定位出車輛的位置，然而再把識別出來的字符進行分割再進行對比，然而組成號的輸出。能識別輸出步驟通常會有以下幾點：
車輛檢測：可采用地線圈檢測、檢測技術、紅外檢測、視頻檢測等多種方式感知車輛的經過，而且還觸發攝像機對車輛進行抓拍采集。
圖像采集：經過攝像抓拍主機對通行車輛實時采集、不連續記載。
預處置：自動曝光、自動白均衡、噪聲過濾以及邊緣加強、伽馬校正、比照度調整等。
定位：在經過圖像預處置之后對圖像進行行列掃描確定區域位置。
字符的分割：在圖像中定位出車輛的所在區域后，經過第二值化和灰度化的處理能夠準確定位到字符區域，然后依據字符尺寸特征來進行字符分割。
字符辨認：對分割后的字符縮放、特征提取，與字符數據庫模板中的規范字符表達方式停止匹配判別。
結果輸出：將辨認的結果以文本格式輸出。
車牌自動識別是一項利用車輛的動態視頻或靜態圖像進行牌照號碼、牌照顏色自動識別的模式識別技術。其硬件基礎一般包括觸發設備（監測車輛是否進入視野）、攝像設備、照明設備、圖像采集設備、識別車牌號碼的處理機（如計算機）等，其軟件核心包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和光學字符識別算法等。某些車牌識別系統還具有通過視頻圖像判斷是否有車的功能稱之為視頻車輛檢測。
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。
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