车牌识别技术是一项对静态图像进行---码、车牌颜色自动识别的模式识别技术，当然对于车辆动态视频也可以进行识别，但是对车辆的动态视频识别原理跟静态图像识别原理是一样，我们都知道视频是有图片的一帧一帧组成的，车牌识别算法也是对车辆的动态视频中抽取十到十五帧，通道翼闸，然后通过对比选取其中清晰的图像进行识别。而车牌识别系统组成一般为---设备、地感线圈、识别---码的处理机(如计算机)、车牌识别算法和后台管理计费软件等。
算法的原理
整个车牌识别算法包括两个部分：车牌定位和车牌字符识别，后者还可继续细分为车牌字符的分割、融合以及字符识别。车牌字符识别部分主要是通过设计训练分类器完成。
一个车牌识别系统是否实用，的指标是识别率。国际交通技术作过专门的识别率指标论述，要求是24小时全天候全牌正确识别率95%以上。为了测试一个车牌识别系统识别率，需要将该系统安装在一个实际应用环境中，全天候运行24小时以上，采集至少1000辆自然车流通行时的车牌1照进行识别，小区翼闸，并且需要将车辆牌1照图像和识别结果存储下来，以便调取查看。然后，还需要得到实际通过的车辆图像以及正确的人工识别结果。
之后便可以统计出以下识别率：
1、自然交通流量的识别率=全牌正确识别总数/实际通过的车辆总数
2、可识别车牌1照的百分率=人工正确读取的车牌1照总数/实际通过的车辆总数
3、可识别全牌正确识别率=全牌正确识别的车牌1照总数/人工读取的车牌1照总数这三个指标决定了车牌识别系统的识别率，湖北翼闸，诸如度、误识率等都是车牌识别过程中的中间结果。
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