车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车的车牌号码，从而完成识别过程。
车牌识别系统通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理，交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化监管、闯红灯电子警察、公路收费站等等功能。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。
自动放行
将的牌照信息输入系统，系统自动地识读经过车辆的牌照并查询内部数据库。对于需要自动放行的车辆系统驱动电子门或栏杆机让其通过，对于其它车辆系统会给出警示，由值勤人员处理。可用于特殊单位（如军事管理区、保密单位、保护单位等）、路桥收费卡口、住宅区等。
在交通管理系统中可以将车辆在某条道路的平均旅行时间作为判断该道路拥堵状况的一个参数。安装车牌识别设备于道路的起止点，识读所有通过车辆并将牌照号码传回交通指挥中心，指挥中心的管理系统根据这些结果就可计算出车辆平均旅行时间。
实际应用中，车牌识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率，也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像利于识别。
车牌识别的原理是通过计算机视觉技术，将图像进行处理和分析，提取出上的字符信息，从而实现对号码的识别。具体原理如下：
1. 图像预处理：对图像进行灰度化、二值化、去噪等处理，以提高后续字符识别的准确性。
2. 定位：通过边缘检测、形态学处理等方法，找到图像中的位置，将从图像中分离出来。
3. 字符分割：将上的字符进行分割，以便后续对每个字符进行立识别。常用的方法有基于边缘检测、投影法等。
4. 字符识别：对每个字符进行特征提取和模式识别，将其与预先训练好的字符模板进行比对，找到匹配的字符。
5. 字符识别结果的校验和后处理：对识别结果进行校验和后处理，如校验号码的合法性、纠正错误等。
需要注意的是，车牌识别的准确性受到多种因素的影响，如光照条件、遮挡、变形等。因此，在实际应用中，通常需要结合多种技术手段和算法，以提高车牌识别的准确率和鲁棒性。
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