節(jié)能減排、低碳環(huán)保：通過車牌識別一體機(jī)的快速車牌識別，車輛進(jìn)出無需頻繁剎車起步，減少碳排放量和車輛的損耗，降低PM2.5，共同創(chuàng)造綠色中國。
車牌識別系統(tǒng)的違章監(jiān)測：車牌識別系統(tǒng)結(jié)合測速設(shè)備可以用于車輛超速違章處罰，一般用于高速公路。具體應(yīng)用是：在路上設(shè)置測速監(jiān)測點(diǎn)，抓拍超速的車輛并識別車牌號碼，將違章車輛的牌照號碼及圖片發(fā)往各出口；在各出口設(shè)置處罰點(diǎn)，用車牌識別設(shè)備識別通過車輛并將號碼與已經(jīng)收到的超速車輛的號碼比對，一旦號碼相同即啟動警示設(shè)備通知執(zhí)法人員處理。與傳統(tǒng)的超速監(jiān)測方式相比，這種應(yīng)用可以節(jié)省警力，降低執(zhí)法人員的工作強(qiáng)度，而且安全、、隱蔽，司機(jī)需時刻提醒自己不能超速，地減少了因超速引發(fā)的事故。
車牌識別系統(tǒng)的字符識別
對分割后的字符的灰度圖像進(jìn)行歸一化處理，特征提取，然后經(jīng)過機(jī)器學(xué)習(xí)或與字符數(shù)據(jù)庫模板進(jìn)行匹配，后選取匹配度的結(jié)果作為識別結(jié)果。目前比較流行的字符識別算法有：模板匹配法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、支持向量機(jī)法和Adaboost分類法等。模板匹配法的優(yōu)點(diǎn)是識別速度快、方法簡單，缺點(diǎn)是對斷裂、污損等情況的處理有一些困難；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法學(xué)習(xí)能力強(qiáng)、適應(yīng)性強(qiáng)、分類能力強(qiáng)但比較耗時；支持向量機(jī)法對于未見過的測試樣本具有更好的識別能力且需要較少的訓(xùn)練樣本；Adaboost分類法能側(cè)重于比較重要的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，識別速度快、實時性較高。我國車牌由漢字、英文字母和阿拉伯?dāng)?shù)字3種字符組成，且具有統(tǒng)一的樣式，這也是識別過程的方便之處。但由于車牌很容易受外在環(huán)境的影響，出現(xiàn)模糊、斷裂、污損字符的情況，如何提高這類字符和易混淆字符的識別率，也是字符識別的難點(diǎn)之一。易混淆字符包括：0與D、0與Q、2與Z、8與B、5與S、6與G、4與A等。
車牌識別系統(tǒng)在實際生活中也展現(xiàn)出了廣闊的應(yīng)用范圍。隨著智慧交通的不斷發(fā)展和智能科技的快速更迭，車牌識別系統(tǒng)也在不斷地發(fā)展和改善，一方面針對無人值守停車系統(tǒng)以及高速ETC收費(fèi)系統(tǒng)的智能管控，另一方面對于交通道路以及社會治安的智能監(jiān)控。本文安快將從功能特點(diǎn)和應(yīng)用范圍兩個方面來深入探討車牌識別系統(tǒng)，并對其應(yīng)用前景以及未來走向進(jìn)行展望和分析。
隨著人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，車牌識別系統(tǒng)將進(jìn)一步完善與創(chuàng)新，比如與深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)結(jié)合，能進(jìn)一步提高識別的準(zhǔn)確性和魯棒性。
車牌識別系統(tǒng)還可以與其他智能設(shè)備和系統(tǒng)相結(jié)合，比如與智能導(dǎo)航系統(tǒng)結(jié)合可以為駕駛員提供實時的路況信息和導(dǎo)航引導(dǎo)、與智能停車系統(tǒng)結(jié)合可以實現(xiàn)車位預(yù)約和導(dǎo)引等功能，拓寬更大的應(yīng)用范疇。
所屬分類：軟件/車牌識別系統(tǒng)
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