车牌识别技术是计算机视频图像识别技术在识别中的一种应用，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，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，目前的技术水平为字母和数字的识别率可达到96%，汉字的识别率可达到95%。随着发展，车牌识别技术又加强了六大全新技术的运用。
车牌识别技术的六大技术运用
1、嵌入式处理系统
传统的高清系统中，系统将相机拍的图片发送给工控机等处理系统进行识别处理和存储等操作，这样对传输和处理设备的要求非常高，很难达到系统的设计处理能力要求。
2、图像与处理的集成设计
独立完成全图像拍摄、车牌识别、体色识别、速度等功能。车辆信息后，由结果组装和通信模块打包，通过以太网上传到终端服务器，增强了系统的处理能力，系统结构清晰简单，易于扩展。
3、反馈控制的全天候高清晰成像
整个成像系统是一个由智能高清摄像机、智能补光灯和成像控制软件组成的精密系统，它们之间的有序配合和反馈控制使得白天和晚上抓拍的车辆图像清晰度高，确保车身、车牌和车辆前排司乘人员面部特征都清晰可辨。
4、身体颜色识别
车牌识别系统可以自动区分车辆是暗还是亮;识别了十种常见的车身颜色，包括白色、银色、灰色、黑色、红色、深蓝色、蓝色、黄色、绿色和棕色，其他颜色属于其他颜色。
5、视频辅助触发和速度测量
使用视频触发器作为辅助触发器，智能车牌识别生产厂家，当线圈触发器失效时，可以在短时间内报警，更换线圈进行触发工作。这样，用户可以在时间获得故障信息，在问题解决之前仍然可以有效地监控道路运行状态，实现不间断监控和及时响应。
随着城市汽车保有量暴增，停车难问题日渐突出，停车难、抢车位的戏码频频上演。而另一方面，停车场车牌识别，进出场放闸、车位搜寻、车位统计、收费等管理依赖人工，导致停车管理效率低下，车位资源错位浪费严重，也进一步加剧了停车难。
将车牌识别设备安装于出入口，记录车辆的牌照号码、出入时间，并与自动门、栏杆机的控制设备结合，实现车辆的自动管理。应用于停车场可以实现自动计时收费，也可以自动计算可用车位数量并给出提示，实现停车收费自动管理节省人力、提。应用于智能小区可以自动判别驶入车辆是否属于本小区，对非内部车辆实现自动计时收费。在一些单位这种应用还可以同车辆调度系统相结合，自动地、客观地记录本单位车辆的出车情况，车牌识别管理系统采用了车牌识别技术，达到不停车、免取卡，有效提高车辆出入通行效率。
直接法一般有图像处理技术，传统模式识别技术及人工神经网络技术。
1)图像处理技术:运用图像处理技术解决汽车牌照识别的研究早始于80年代，但国内外均只是就车牌识别中的某一个具体问题进行讨论，并且通常仅采用简单的图像处理技术来解决，并没有形成完整的系统体系，识别过程是使用工业电视摄像机拍下汽车的工前方图像，然后交给计算机进行简单的处理，并且终仍需要人工干预，例如车辆牌中省份汉字的识别问题，智能车牌识别厂家，1985年有人利用常见的图像处理技木方法提出汉字识别的分类是在抽取汉字特征的基础上进行的，根据汉字的投影直方图选取浮动闭值，抽取汉字在竖直方向的峰值，利用树形查表法进行汉字的粗分类;然后根据汉字在水平方向的投影直方图，选取适当闭值，七台河智能车牌识别，进行量化处理后，形成一个变长链码，再用动态规划法，求出与标准模式链码的距离，实现细分米完成汉字省名的自动识别。
2)传统模式识别技术。传统模式识别技术指结构特征法，统计特征法等。90年代，由于计算机视觉技术的发展，开始出现汽车照识别的系统化研究。1990年AS.Johnson等运用计算机视觉技术和图像处理技术实现了车辆照的自动识别系统。该系统分为图像分割、特征提取和模板构造、字符识别等三个部分。利用不同闽值对应的直方图不同，经过大量统计实验确定出车牌位置的图像直方图的闽值范围，从而根据特定闽值对应的直方图分割出车牌，再利用预先设置的标准字符模板进行模式匹配识别出字符。
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