節(jié)能減排、低碳環(huán)保：通過車牌識別一體機的快速車牌識別，車輛進出無需頻繁剎車起步，減少碳排放量和車輛的損耗，降低PM2.5，共同創(chuàng)造綠色中國。

停車場管理：將車牌識別系統(tǒng)安裝于出入口，記錄車輛的牌照號碼、出入時間，并與自動門、欄桿機的控制設備結合，實現(xiàn)車輛的自動管理。應用于停車場可以實現(xiàn)自動計時收費，也可以自動計算可用車位數(shù)量并給出提示，實現(xiàn)停車收費自動管理節(jié)省人力、提率。

車牌識別系統(tǒng)的車牌校正
由于受拍攝角度、鏡頭等因素的影響，圖像中的車牌存在水平傾斜、垂直傾斜或梯形畸變等變形，這給后續(xù)的識別處理帶來了困難。如果在定位到車牌后*行車牌校正處理，這樣做有利于去除車牌邊框等噪聲，更有利于字符識別。目前常用校正方法有：Hough變換法，通過檢測車牌上下、左右邊框直線來計算傾斜角度；旋轉投影法，通過按不同角度將圖像在水平軸上進行垂直投影，其投影值為0的點數(shù)之和時的角度即為垂直傾斜角度，水平角度的計算方法與其相似；主成分分析法，根據(jù)車牌背景與字符交界處的顏色具有固定搭配這一特征、求出顏色對特征點的主成分方向即為車牌的水平傾斜角度；方差小法，根據(jù)字符在垂直方向投影點的坐標方差小導出垂直傾斜角的閉合表達式，從而確定垂直傾斜角度；透視變換，利用檢測到的車牌的四個頂點經過相關矩陣變換后實現(xiàn)車牌的畸變校正。

車牌識別系統(tǒng)的字符分割
定位出車牌區(qū)域后，由于并不知道車牌中總共有幾個字符、字符間的位置關系、每個字符的寬高等信息，所以，為了車牌類型匹配和字符識別正確，字符分割是的一步。字符分割的主要思路是，基于車牌的二值化結果或邊緣提取結果，利用字符的結構特征、字符間的相似性、字符間間隔等信息，一方面把單個字符分別提取出來，也包括粘連和斷裂字符等特殊情況的處理；另一方面把寬、高相似的字符歸為一類從而去除車牌邊框以及一些小的噪聲。一般采用的算法有：連通域分析、投影分析，字符聚類和模板匹配等。污損車牌和光照不均造成的模糊車牌仍是字符分割算法所面對的挑戰(zhàn)，有待更好的算法出現(xiàn)并解決以上問題。

車牌識別系統(tǒng)的字符識別
對分割后的字符的灰度圖像進行歸一化處理，特征提取，然后經過機器學習或與字符數(shù)據(jù)庫模板進行匹配，后選取匹配度的結果作為識別結果。目前比較流行的字符識別算法有：模板匹配法、人工神經網絡法、支持向量機法和Adaboost分類法等。模板匹配法的優(yōu)點是識別速度快、方法簡單，缺點是對斷裂、污損等情況的處理有一些困難；人工神經網絡法學習能力強、適應性強、分類能力強但比較耗時；支持向量機法對于未見過的測試樣本具有更好的識別能力且需要較少的訓練樣本；Adaboost分類法能側重于比較重要的訓練數(shù)據(jù)，識別速度快、實時性較高。我國車牌由漢字、英文字母和阿拉伯數(shù)字3種字符組成，且具有統(tǒng)一的樣式，這也是識別過程的方便之處。但由于車牌很容易受外在環(huán)境的影響，出現(xiàn)模糊、斷裂、污損字符的情況，如何提高這類字符和易混淆字符的識別率，也是字符識別的難點之一。易混淆字符包括：0與D、0與Q、2與Z、8與B、5與S、6與G、4與A等。

車牌識別系統(tǒng)作為停車場運作和城市交通管理領域的智能化工具，具備許多特的功能特點，同時車牌識別系統(tǒng)在實際生活中也展現(xiàn)出了廣闊的應用范圍。隨著智慧交通的不斷發(fā)展和智能科技的快速更迭，車牌識別系統(tǒng)也在不斷地發(fā)展和改善，一方面針對無人值守停車系統(tǒng)以及高速ETC收費系統(tǒng)的智能管控，另一方面對于交通道路以及社會治安的智能監(jiān)控。