車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)針對(duì)這些基礎(chǔ)的算法有了更進(jìn)一步，深層次的運(yùn)用。解決了在復(fù)雜背景的圖象中如何準(zhǔn)確而迅速地定位分割牌照區(qū)域一體化攝像機(jī)專(zhuān)指可自動(dòng)聚焦、鏡頭內(nèi)建的攝像機(jī)。與傳統(tǒng)攝像機(jī)相比，一體化攝像機(jī)體積小巧、美觀，安裝、使用方便，監(jiān)控范圍廣、等優(yōu)點(diǎn)。而車(chē)牌識(shí)別一體機(jī)則是在一體化攝像機(jī)上加入車(chē)牌識(shí)別的功能，車(chē)牌識(shí)別一體攝像機(jī)針對(duì)停車(chē)場(chǎng)行業(yè)，推出的基于嵌入式的智能高清車(chē)牌識(shí)別一體機(jī)產(chǎn)品，集車(chē)牌識(shí)別、攝像、前端儲(chǔ)存、補(bǔ)光等一體，基于車(chē)牌自動(dòng)曝光控制算法，成像。具有性能、多功能、高適應(yīng)性、強(qiáng)穩(wěn)定性等特點(diǎn)。

支持牌照類(lèi)型:普通藍(lán)牌、黑牌、黃牌、雙層黃牌、警車(chē)車(chē)牌、新式車(chē)牌、新式軍牌、使館車(chē)牌、港澳進(jìn)出大陸車(chē)牌。折疊編輯本段核心特色優(yōu)化的嵌入式車(chē)牌識(shí)別算法:綜合識(shí)別率99.58%;的成像自動(dòng)控制:自動(dòng)跟蹤光線變化、有效抑制順光和逆光;夜間抑制汽車(chē)大燈;補(bǔ)光燈基于圖像分析算法進(jìn)行控制，避免了傳統(tǒng)基于光敏電阻補(bǔ)光的不穩(wěn)定性;可脫機(jī)運(yùn)行:前置數(shù)據(jù)存儲(chǔ)功能;無(wú)車(chē)牌車(chē)輛智能處理:多觸發(fā)機(jī)制無(wú)車(chē)牌(或嚴(yán)重污損等)車(chē)輛的正常通行管理;

車(chē)牌識(shí)別的優(yōu)勢(shì)在于可以把卡和車(chē)對(duì)應(yīng)起來(lái)，使管理提高一個(gè)檔次，卡和車(chē)的對(duì)應(yīng)的優(yōu)點(diǎn)在于長(zhǎng)租卡須和車(chē)配合使用，杜絕一卡多車(chē)使用的漏洞，提高物業(yè)管理的效益；同時(shí)自動(dòng)比對(duì)進(jìn)出車(chē)輛，防止偷盜事件的發(fā)生。升級(jí)后的攝像系統(tǒng)可以采集更清晰的圖片，作為檔案保存，可以為一些糾紛提供有力的證據(jù)。

自然光路線是指白天利用自然光線，夜間采用輔助照明光源，用彩色攝像機(jī)采集車(chē)輛真彩色圖像，用彩色圖像分析處理方法識(shí)別車(chē)牌。自然光真彩色識(shí)別技術(shù)路線，與人眼感光習(xí)慣一致，并且，真彩色圖像能夠反映車(chē)輛及其周?chē)h(huán)境真實(shí)的圖像信息，不僅可以用來(lái)識(shí)別車(chē)牌照，而且可以用來(lái)識(shí)別車(chē)牌照顏色、車(chē)流量、車(chē)型、車(chē)顏色等車(chē)輛特征。用一個(gè)攝像機(jī)采集的圖像，同時(shí)實(shí)現(xiàn)所有前端基本視頻信息采集、識(shí)別和人工輔助圖像取證判別，可以前瞻性的為未來(lái)的智能交通系統(tǒng)工程預(yù)留接口。

通過(guò)一些后續(xù)處理技術(shù)其可以實(shí)現(xiàn)停車(chē)場(chǎng)出入口收費(fèi)管理、盜搶車(chē)輛管理、高速公路超速自動(dòng)化管理、闖紅燈電子警察、公路收費(fèi)管理等等功能。對(duì)于維護(hù)交通安全和城市治安，防止交通堵塞，實(shí)現(xiàn)交通全自動(dòng)化管理有著現(xiàn)實(shí)的意義。我國(guó)標(biāo)準(zhǔn)汽車(chē)牌照是由漢字、英文字母和阿拉伯?dāng)?shù)字組成，漢字識(shí)別與字母和數(shù)字的識(shí)別有很大的區(qū)別，漢字的識(shí)別增加了識(shí)別的難度；

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，計(jì)算機(jī)及相關(guān)技術(shù)發(fā)達(dá)的一些國(guó)家開(kāi)始探討用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)解決車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別問(wèn)題，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地運(yùn)用了BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)車(chē)牌上的字符進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由相同神經(jīng)元構(gòu)成的雙向聯(lián)想式單層網(wǎng)絡(luò)，每一個(gè)字符模板對(duì)應(yīng)著個(gè)BAM矩陣，通過(guò)與車(chē)牌上的字符比較，識(shí)別出正確的車(chē)牌號(hào)碼。

傳統(tǒng)模式識(shí)別技術(shù)。傳統(tǒng)模式識(shí)別技術(shù)指結(jié)構(gòu)特征法，統(tǒng)計(jì)特征法等。90年代，由于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展，開(kāi)始出現(xiàn)汽車(chē)牌照識(shí)別的系統(tǒng)化研究。1990年AS.Johnson等運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)和圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)了車(chē)輛牌照的自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)。該系統(tǒng)分為圖像分割、特征提取和模板構(gòu)造、字符識(shí)別等三個(gè)部分。利用不同閩值對(duì)應(yīng)的直方圖不同，經(jīng)過(guò)大量統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)確定出車(chē)牌位置的圖像直方圖的閩值范圍，從而根據(jù)特定閩值對(duì)應(yīng)的直方圖分割出車(chē)牌，再利用預(yù)先設(shè)置的標(biāo)準(zhǔn)字符模板進(jìn)行模式匹配識(shí)別出字符。

為了測(cè)試一個(gè)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)識(shí)別率，需要將該系統(tǒng)安裝在一個(gè)實(shí)際應(yīng)用環(huán)境中，全天候運(yùn)行24小時(shí)以上，采集至少1000輛自然車(chē)流通行時(shí)的車(chē)牌照進(jìn)行識(shí)別，并且需要將車(chē)輛牌照?qǐng)D像和識(shí)別結(jié)果存儲(chǔ)下來(lái)，以便調(diào)取查看。然后，還需要得到實(shí)際通過(guò)的車(chē)輛圖像以及正確的人工識(shí)別結(jié)果。之后便可以統(tǒng)計(jì)出以下識(shí)別率：
在日常錄入違法號(hào)牌信息中發(fā)現(xiàn)車(chē)輛號(hào)牌信息與系統(tǒng)顯示的車(chē)牌信息不符時(shí)，民警通過(guò)核查車(chē)輛信息后，把有違反交通法規(guī)的車(chē)輛信息錄入指揮中心的黑名單報(bào)警系統(tǒng)。此車(chē)在轄區(qū)內(nèi)行駛時(shí)，號(hào)牌會(huì)被系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別報(bào)警。