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车牌识别技术标准可以将健身运动中的汽车牌照从繁杂背景图中获取并识别出去，根据车号牌获取、图象预备处理、特征提取、车号牌空格符识别等技术性，识别车辆型号，现阶段的技术实力为英文字母和大数字的识别率可超过99.8%，中国汉字的识别率可超过99.6%。
车牌识别在高速路车辆管理方法中获得广泛运用，电子器件收费(ETC)系统软件中，都是融合DSRC技术性识别车辆的关键方式。
往日车辆根据道闸时不必泊车，即可以保持车辆全自动识别、全自动收费。在停车场管理方法中，为提升出入口车辆行驶率，车牌识别行驶智能管理系统对于不用收停车收费的车辆(如月货车、內部完全免费行驶车辆)，基本建设无人化的快速路，免取卡、不泊车的出入感受，正更改出入地下停车场的管理机制。 
全自动放行
将的牌照信息键入系统软件，系统地识别历经车辆的牌照并查寻內部数据库查询。针对必须全自动放行的车辆系统软件驱动器电子门或栏杆机让其根据，针对其他车辆系统软件会得出警告，由值岗工作人员解决。可用以独特企业(如管理区、信息保密企业、重点保护企业等)、路桥区收费接口、住宅小区等。
高速路收费管理方法
在高速公路的每个出入口安裝车辆识别机器设备，车辆驶进时鉴别将入口材料存进收费系统软件，车辆抵达出入口时再度鉴别其牌照并依据牌照信息启用入口材料，融合出入口材料保持收费管理方法。这类运用能够 保持全自动收费并可避免，防止了应款的外流。
高速路已刚开始执行连接网络收费，伴随着连接网络范畴的扩张，不一样车系的收费差值也愈来愈高，驾驶员运用目前收费系统软件的系统漏洞根据半途换测算车辆旅游時间
在交通管理系统中能够 将车辆在某条路面的均值旅游時间做为分辨该路面拥挤情况的一个主要参数。安裝车辆识别机器设备于路面的起止点，识别全部根据车辆并将牌照号传到交通指挥管理中心，指挥系统的智能管理系统依据这种結果就可测算出车辆均值旅游時间。 
在自然环境中，汽车图像背景复杂，光照不均匀。如何准确地确定自然背景中的车牌区域是整个识别过程的关键。首先对采集的视频图像进行大范围搜索，找到一些符合车牌特征的区域作为候选区域。然后，对这些候选区域进行进一步的分析和判断。在选择合适区域作为车牌区域，并从图像中分离出来。
车牌识别系统主要包括模板匹配算法和人工神经网络算法。基于模板匹配算法，首先对分割后的字符进行二值化，并缩放到字符数据库中模板的大小。然后，将它们与所有模板进行匹配，并选择匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先提取字符的特征，然后用获得的特征训练神经网络分配器;另一种方法是直接将图像输入网络，网络会自动提取特征，直到识别出结果。
车牌区域定位完成后，将车牌区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符的垂直投影，不可避免地要在字符之间或字符内部的间隙处接近局部小值，这个位置要满足车牌的字符书写格式、字符、大小限制等一些条件。垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有很好的效果。
车牌识别系统云台摄像机通过抑光遮挡、电子快门调节、宽动态功能等方式抓拍车牌。
强光遮挡：在低照度彩色相机的基础上，通过软件的功能遮挡图像较亮的部分。
车牌识别系统作为智能交通领域中确定车辆身份的重要手段，车牌识别技术在实现交通的智能化管理中发挥了巨大的作用，并渗透到各项工作中。
未来，随着我国城市化的发展，交通压力将更加严峻，因此智能交通管理将是未来交通发展的大方向。作为智能交通管理系统的重要，车牌识别系统将得到进一步的支持和发展。预测，未来车牌识别技术将得到广泛应用，届时车牌识别系统行业也将面临大洗牌。只有拥有自主技术、产品质量达标的公司才能过关，这是车牌识别技术走向快速发展阶段的必由之路。
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