车牌识别系统是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用，电子收费系统中，也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。
车牌识别速度：识别速度决定了一个车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。一个识别率很高的系统，如果需要几秒钟，甚至几分钟才能识别出结果，那么这个系统就会因为满足不了实际应用中的实时要求而毫无实用意义。例如，在高速公路收费中车牌识别应用的作用之一是减少通行时间，速度是这一类应用里减少通行时间、避免车道堵车的有力保障。
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好用。清楚地认识到重要的一点是识别率达到是不可能的，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可靠存储，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，同时便于事后人工排查；
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车牌号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“jia”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、网络安全、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。
车牌识别系统的原理是通过图像处理和模式识别技术来识别车辆上的信息。一般来说，车牌识别系统的原理包括以下几个步骤：
1. 图像获取：使用摄像机或其他图像采集设备获取车辆图像。
2. 图像预处理：对获取的图像进行预处理，包括图像增强、去噪、灰度化等操作，以提高后续处理的准确性和效率。
3. 定位：通过图像处理技术，将车辆图像中的区域进行定位和提取。常用的方法包括基于颜色、形状、纹理等特征的定位算法。
4. 字符分割：将图像中的字符进行分割，以便后续的字符识别。常用的方法有基于垂直投影、水平投影、边缘检测等技术。
5. 字符识别：对分割后的字符进行识别，将其转化为可识别的字符编码。常用的方法有基于模板匹配、网络、支持向量机等技术。
6. 字符校验：对识别出的字符进行校验，以排除识别错误的字符。
7. 车牌识别：将识别出的字符按照号的格式组合起来，得到终的号码。
8. 输出结果：将号码输出到显示屏、数据库或其他设备中，以供后续应用。
车牌识别系统的原理主要依赖于图像处理和模式识别技术，通过对图像的处理和分析，提取出号码的信息，并进行识别和校验，终得到正确的号码。
开车上路怕堵车与停车，尤其是停车难着实让人头疼，而智能停车场大受欢迎，出入停车场都不用停车了，避免了停车场进出口塞车现象的发生，当然这得益于车牌识别一体机。
车牌识别系统（Vehicle License Plate Recognition，VLPR）是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。
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