车牌识别，也称作车牌号识别或车辆牌照识别或车辆号牌识别，是一种通过计算机视觉技术实现的自动识别车辆牌照号码的过程。该技术通过图像采集、车牌检测、字符分割和字符识别等步骤，实现对车牌号码的自动获取与识别。简而言之，它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，能够从图像信息中提取并识别出车牌号码。
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。这个系统能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息。它是一种由硬件和软件组成的计算机视觉系统，以汽车牌照为特定目标。
在车牌识别系统中，主要包括前端摄像头、车牌识别系统和后台电脑系统。其工作流程是通过摄像机采集图像，然后进行字符识别，识别出车牌号，后进行输出。这项技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%。
车牌识别主要涉及以下几个方面的内容：
车牌识别模式：
* 地感线圈识别模式：当车辆经过地感线圈时，相机会进行抓拍并识别车牌。此模式的触发率高，不易漏车，性能稳定，且能输出无牌车的图像记录。但缺点是需要施工安装地感，工作量大。
* 视频识别模式：相机自动通过车辆的动态图像识别车牌信息。此模式的优势是无需安装地感线圈，施工量小。但缺点是容易漏掉无牌车，且若未识别出车牌结果，需要手动点击模拟触发进行识别。
* 视频+地感识别模式：结合视频识别和地感触发的优势，提供更快的识别速度和更高的识别率。当无牌车行驶到输出区域时，也能轻松记录其信息。
行业发展现状：车牌识别行业已具备一定的市场规模，并在多个领域取得了应用。然而，该行业发展的主要瓶颈在于技术，尤其是识别率。当前普遍对外宣称的识别率是95%，但实际各家的识别率可能难以达到这一标准。因此，识别率的改进是车牌识别技术发展的主要方向，也是决定其能否取得更广泛应用的关键因素。
车牌识别系统主要由车牌识别摄像头、LED显示屏、智能道闸、地感线圈以及电脑管理系统组成，其功能主要包括以下几点：
1. 实现快速通行：车牌识别系统能够做到无需停车，快速感应通过道闸，这样可以减少因停车而导致后方拥堵的情况，提升通行效率。
2. 智能化操作：这一系统可以实现无人值守、自助缴费、无感支付等方式，不仅减少了收费人员，还降低了人力成本。同时，自助识别系统可以实现自动开关闸，进一步实现无人值守功能。
3. 后台数据化管理：车牌识别系统能够抓取所有进出车辆的车牌号码和车辆照片，并记录车辆的驶入和驶出时间，从而计算费用。这意味着车辆进出都会有详细的记录，便于管理和查询。
4. 自动识别与验证：通过车牌号码的自动识别、自动登录、自动比对，系统还能实现自动抬杆、自动计费、自动验证用户身份、自动区分内外部车辆、自动计算车位数以及自动报警等诸多智能化功能。这不仅提升了管理效率，还有效降低了成本并提升了收益率。
总的来说，车牌识别系统为人们营造了一个智能化、便捷化、安全化的停车环境，使得停车更加智慧化，出行更加便捷。
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