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车牌识别技术是计算机视频图像识别技术在车牌识别中的一种应用。
车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车牌号，目前的技术水平为字母和数字的识别率可达到96%，汉字的识别率可达到95%。
车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用，电子收费(ETC)系统中，也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。
在停车场管理中，车牌识别技术也是识别车辆身份的主要手段。在深圳市公安局建设的《停车库(场)车辆图像和号牌信息采集与传输系统技术要求》中，车牌识别技术成为车辆身份识别的主要手段。
车牌识别技术结合电子不停车收费系统(ETC)识别车辆，过往车辆通过道口时无须停车，即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。在车场管理中，为提高出入口车辆通行效率，车牌识别针对无需收停车费的车辆(如月卡车、内部免费通行车辆)，建设无人值守的快速通道，免取卡、不停车的出入体验，停车场车牌管理系统订制，正改变出入停车场的管理模式。
很多前来天津机场的旅客发现，在进入机场停车场入口时，无须再停车取卡，而是直接进入停车场。当驾车离开停车场时，出口收费处前的显示屏上就会自动显示出应缴费用-
为了进行车牌识别，需要以下几个基本的步骤:
1) 牌照定位，定位图片中的牌照位置;
2) 牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来;
3) 牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，小区车牌管理系统哪家好，终组成牌照号码。
车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。
1) 牌照定位
自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，后选定一个合适的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。
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车牌自动识别系统的原理介绍
车辆检测：可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过，并触发图像采集抓拍。
图像采集：通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断记录、采集。
预处理：噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等。
车牌定位：在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，确定车牌区域。
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