車牌識別系統(tǒng)的自動通過：車牌識別系統(tǒng)將的牌照信息輸入系統(tǒng)，系統(tǒng)自動地識讀經(jīng)過車輛的牌照并查詢內(nèi)部數(shù)據(jù)庫。對于需要自動放行的車輛系統(tǒng)驅(qū)動電子門或欄桿機讓其通過，對于其它車輛系統(tǒng)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(qū)、保密單位、保護單位等)、路橋收費卡口、住宅區(qū)等。

車牌識別系統(tǒng)的車牌定位
從整個圖像中準確地檢測出車牌區(qū)域，是車牌識別過程的一個重要步驟，如果定位失敗或定位不完整，會直接導(dǎo)致終識別失敗。由于復(fù)雜的圖像背景，且要考慮不清晰車牌的定位，所以很容易把柵欄，廣告牌等噪聲當(dāng)成車牌，所以如何排除這些偽車牌也是車牌定位的一個難點。為了提高定位的準確率和提高識別速度，一般的車牌識別系統(tǒng)都會設(shè)計一個外部接口，讓用戶自己根據(jù)現(xiàn)場環(huán)境設(shè)置不同的識別區(qū)域。

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(guān)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(jié)果或邊緣提取結(jié)果，利用字符的結(jié)構(gòu)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(jīng)過機器學(xué)習(xí)或與字符數(shù)據(jù)庫模板進行匹配，后選取匹配度的結(jié)果作為識別結(jié)果。目前比較流行的字符識別算法有：模板匹配法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)法學(xué)習(xí)能力強、適應(yīng)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(xùn)練樣本；Adaboost分類法能側(cè)重于比較重要的訓(xùn)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?dāng)?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)在實際生活中也展現(xiàn)出了廣闊的應(yīng)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。本文安快將從功能特點和應(yīng)用范圍兩個方面來深入探討車牌識別系統(tǒng)，并對其應(yīng)用前景以及未來走向進行展望和分析。

隨著人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，車牌識別系統(tǒng)將進一步完善與創(chuàng)新，比如與深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)結(jié)合，能進一步提高識別的準確性和魯棒性。

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