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识别流程

车牌自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备监测车辆是否进入视野、---设备、照明设备、图像采集设备、识别---码的处理机如计算机等，其软件---包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些车牌识别系统还具有通过视频图像判断是否有车的功能称之为视频车辆检测。一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分(如图1所示)。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。车牌识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。

号码识别

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，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。
从技术上评价一个车牌识别系统，有三个指标，即识别率、识别速度和后台管理系统。当然，前提是系统要能够稳定---的运行。

一个车牌识别系统的后台管理体系，决定了这个车牌识别系统是否---。必须清楚地认识到重要的一点是识别率达到100%是不可能的，因为车牌照污损、模糊、遮挡，或者天气也许很糟下雪﹑冰雹﹑大雾等等。

后台管理体系的功能应该包括：

1、识别结果和车辆图像数据的---存储，当多功能的系统操作使得网络出差错时能保护图像数据不会丢失，同时便于事后人工---；2、有效的自动比对和查询技术，被识别的车牌照号码要同数据库中成千上万的---码自动比对和提示报警，如果车牌照号码没有被正确读取时就要采用模糊查询技术才能得出相对“”的比对结果；

3、一个好的车牌识别系统对于联网运行，还需要提供实时通信、---、远程维护、动态数据交换、数据库自动更新、硬件参数设置、系统故障诊断。

地感线圈埋设的位置，距离

地感线圈与道闸的距离不要太近了，第yi容易砸到车辆，第 二会影响车牌识别率，zui后距离保持在2-3米。

车牌识别算法

想提高车牌的识别率，车牌识别系统的算法就要准确---。现在的车牌识别---机都会有自己的算法，但车牌识别---机在不同的环境条件下会受到影响，所以环境对车牌识别有很大的影响。