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车牌识别系统应用方式：监测报警

   对于纳入“黑名单”的车辆，例如：被-或挂失的车辆、欠交费车辆、未-车辆、肇事逃逸及-车辆等，只需将其-码输入到应用系统中，车牌识别设备安装于规定的路口、卡口或由专门的人员随时携带按需要放置，系统将识读所有通过车辆的牌照号码并与系统中的“黑名单”比对，一旦发现名单有的车辆-发出报警信息。系统可以全天不间断工作、不会疲劳、错误率极低；可以适应高速行驶的车辆；可以在车辆行使过程中完成任务不影响正常交通；整个监视过程中司机也不会觉察、保密性高。应用这种系统将-地提高工作效率。

车牌识别系统之车辆检测：

   车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式。采用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触发位置、节省开支，而且更适合移动式、便携式应用的要求。

   系统进行视频车辆检测，需要具备-的处理速度并采用优良的算法，在基本不丢帧的情况下实现图像采l集、处理。若处理速度慢，则导致丢帧，使系统无法检测到行驶速度较快的车辆，同时也难以-在有利于识别的位置开始识别处理，影响系统识别率。因此，将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。

牌照字符识别。

   目前，字符识别方法主要基于模板匹配算法和人工神经网络算法。在模板匹配算法的基础上，首先将分割后的字符二值化，将其尺寸缩放为模板在字符数据库中的尺寸，然后与所有模板进行匹配，选择好的匹配作为结果。以人工神经网络为基础的算法有两种：一种是先提取字符的特征，然后通过获取的特征来训练神经网络分配器；另一种是直接将图像输入网络，由网络自动提取特征，直到识别结果。

车牌识别算法的特性：

1.确切性，即算法的每个计算步骤都有准确的定义；

2.输入项目是具体的车牌图像；

3.输出项即车牌识别结果；

4.可行性是车牌识别的效果。

5.有穷即算法的演变过程是有限的，不可能制地进行演算；

通过优化以上五个特性，从-上优化车牌识别算法是提高车牌识别率的一种方法。
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