避免收费漏洞风险：有了车牌识别系统道闸一体机后，系统不以IC卡为收费介质，能够有效制止换卡、一卡多用等停车场普遍存在的逃费手段。同时，系统具备严密的收费解缴、收费稽核管理体系，能大程度的避免各种人为原因导致的收费漏洞，停车费的足额，如实收取。
车牌识别系统的违章监测：车牌识别系统结合测速设备可以用于车辆超速违章处罚，一般用于高速公路。具体应用是：在路上设置测速监测点，抓拍超速的车辆并识别车牌号码，将违章车辆的牌照号码及图片发往各出口；在各出口设置处罚点，用车牌识别设备识别通过车辆并将号码与已经收到的超速车辆的号码比对，一旦号码相同即启动警示设备通知执法人员处理。与传统的超速监测方式相比，这种应用可以节省警力，降低执法人员的工作强度，而且安全、、隐蔽，司机需时刻提醒自己不能超速，地减少了因超速引发的事故。
车牌识别系统的高速公路缴费管理：在高速路的各个出入口安装车牌识别系统，车辆驶入时识别车辆牌照将入口资料存入收费系统，车辆到达出口时再次识别其牌照并根据牌照信息调用入口资料，结合出入口资料实现收费管理。这种应用可以实现自动计费并可防止作弊，避免了应收款的流失。
车牌识别系统的车牌定位
从整个图像中准确地检测出车牌区域，是车牌识别过程的一个重要步骤，如果定位失败或定位不完整，会直接导致终识别失败。由于复杂的图像背景，且要考虑不清晰车牌的定位，所以很容易把栅栏，广告牌等噪声当成车牌，所以如何排除这些伪车牌也是车牌定位的一个难点。为了提高定位的准确率和提高识别速度，一般的车牌识别系统都会设计一个外部接口，让用户自己根据现场环境设置不同的识别区域。
车牌识别系统的字符分割
定位出车牌区域后，由于并不知道车牌中总共有几个字符、字符间的位置关系、每个字符的宽高等信息，所以，为了车牌类型匹配和字符识别正确，字符分割是的一步。字符分割的主要思路是，基于车牌的二值化结果或边缘提取结果，利用字符的结构特征、字符间的相似性、字符间间隔等信息，一方面把单个字符分别提取出来，也包括粘连和断裂字符等特殊情况的处理；另一方面把宽、高相似的字符归为一类从而去除车牌边框以及一些小的噪声。一般采用的算法有：连通域分析、投影分析，字符聚类和模板匹配等。污损车牌和光照不均造成的模糊车牌仍是字符分割算法所面对的挑战，有待更好的算法出现并解决以上问题。
车牌识别系统的字符识别
对分割后的字符的灰度图像进行归一化处理，特征提取，然后经过机器学习或与字符数据库模板进行匹配，后选取匹配度的结果作为识别结果。目前比较流行的字符识别算法有：模板匹配法、人工神经网络法、支持向量机法和Adaboost分类法等。模板匹配法的优点是识别速度快、方法简单，缺点是对断裂、污损等情况的处理有一些困难；人工神经网络法学习能力强、适应性强、分类能力强但比较耗时；支持向量机法对于未见过的测试样本具有更好的识别能力且需要较少的训练样本；Adaboost分类法能侧重于比较重要的训练数据，识别速度快、实时性较高。我国车牌由汉字、英文字母和阿拉伯数字3种字符组成，且具有统一的样式，这也是识别过程的方便之处。但由于车牌很容易受外在环境的影响，出现模糊、断裂、污损字符的情况，如何提高这类字符和易混淆字符的识别率，也是字符识别的难点之一。易混淆字符包括：0与D、0与Q、2与Z、8与B、5与S、6与G、4与A等。
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