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）、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机（如计算机）等，其软件核心包括车牌定位算法、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。
车牌识别系统特色功能
1、对于已经入场的车辆，如果识别错误，可以手动修改识别出错的号码，从而入场记录的准确。
2、当遇到不能识别的(上面有污泥遮挡等)，可以手动输入号码入场或者出场。
3、出场对于识别不正确的车辆，可以模糊查询，人工比对确认放行。
4、当遇到有逃费，或者不方便进入该停车场的车辆，可以将其添加至软件的黑明单，同时需将该黑明单到控制器里面，无论是脱机还是在线状态，摄像机识别到该，控制器均不会让该进场。
车牌识别各个环节简介：
车辆检测
车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、检测技术、视频检测等多种方式。其中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。
图像采集
可以通过高清摄像抓拍主机对卡口过车或车辆行为进行实时、不间断记录、采集。
车牌识别
车牌识别具体又分为三个步骤：定位、提取、字符识别
其流程就是在图像中准确的定位出的位置，并将部分的图像分割出来，再对分割后的字符进行缩放、特征提取，获得特定字符的表达形式，然后通过分类判别函数和分类规则，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别，就可以识别出输入的字符图像。
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