山東車牌識別技術主要包括以下幾個步驟：圖像獲取、車牌定位、字符分割和字符識別。圖像獲取是通過攝像頭或者其他設備獲取車輛的圖片或視頻流。車牌定位是在圖像中找到車牌的位置，通常采用邊緣檢測、顏色分析等方法。字符分割是將車牌中的字符分割開來，以便后續(xù)的字符識別。字符識別是通過模式匹配、深度學習等技術，將分割后的字符識別為具體的數(shù)字和字母。
車牌識別技術要求能夠?qū)⑦\動中的汽車牌照從復雜背景中提取并識別出來，通過車牌提取、圖像預處理、特征提取、車牌字符識別等技術，識別車輛牌號、顏色等信息，新的技術水平為字母和數(shù)字的識別率可達到99.7%，漢字的識別率可達到99%。
車牌識別技術結合電子不停車收費系統(tǒng)（ETC）識別車輛，過往車輛通過道口時無須停車，即能夠?qū)崿F(xiàn)車輛身份自動識別、自動收費。在車場管理中，為提高出入口車輛通行效率，車牌識別針對無需收停車費的車輛（如月卡車、內(nèi)部免費通行車輛），建設無人值守的快速通道，免取卡、不停車的出入體驗，正改變出入停車場的管理模式。
車牌識別系統(tǒng)(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是指能夠檢測到受監(jiān)控路面的車輛并自動提取車輛牌照信息（含漢字字符、英文字母、阿拉伯數(shù)字及號牌顏色）進行處理的技術。車牌識別是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分之一，應用十分廣泛。它以數(shù)字圖像處理、模式識別、計算機視覺等技術為基礎，對攝像機所拍攝的車輛圖像或者視頻序列進行分析，得到每一輛汽車的車牌號碼，從而完成識別過程。
車牌識別技術結合測速設備可以用于車輛超速違章處罰，一般用于高速公路。具體應用是：在路上設置測速監(jiān)測點，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；在各出口設置處罰點，用車牌識別設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，這種應用可以節(jié)省警力，降低執(zhí)法人員的工作強度，而且安全、、隱蔽，司機需時刻提醒自己不能超速，地減少了因超速引發(fā)的事故。
實際應用中，車牌識別系統(tǒng)的識別率還與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關。牌照質(zhì)量會受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；實際拍攝過程也會受到環(huán)境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌識別的識別率，也正是車牌識別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識別率，除了不斷地完善識別算法還應該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像利于識別。
車牌識別系統(tǒng)的優(yōu)勢
1、無需或者取票;
2、視頻識別車輛，實現(xiàn)免取卡快速通;
3、避免車輛停滯引發(fā)的道路擁堵，提高停車場利用率;
4、通過車牌識別核算停車費用，核算機制嚴密，避免收費漏洞;
5、避免了傳統(tǒng)的取票系統(tǒng)的卡片及等介質(zhì)，防止損耗，降低后期運營成本;
6、可對接網(wǎng)，組安城市、智慧城市.
車牌識別系統(tǒng)的功能包括：
1. 檢測：系統(tǒng)能夠自動檢測圖像或視頻中的位置，并進行準確的定位。
2. 車牌識別：系統(tǒng)能夠?qū)D像進行處理和分析，識別出號碼。
3. 字符分割：對號碼進行字符分割，將每個字符分離出來，以便后續(xù)的字符識別。
4. 字符識別：對分割后的字符進行識別，將每個字符轉(zhuǎn)化為對應的文字或數(shù)字。
5. 類型識別：系統(tǒng)能夠判斷的類型，例如普通、新能源等。
6. 顏色識別：系統(tǒng)能夠識別的顏色，例如藍色、黃色、綠色等。
7. 車型識別：系統(tǒng)能夠通過車牌識別結果，判斷車輛的、型號等信息。
8. 車輛追蹤：系統(tǒng)能夠通過車牌識別結果，對車輛進行追蹤和監(jiān)控，實現(xiàn)車輛的實時跟蹤。
9. 數(shù)據(jù)存儲和管理：系統(tǒng)能夠?qū)⒆R別結果進行存儲和管理，方便后續(xù)查詢和分析。
10. 報警和告警：系統(tǒng)能夠根據(jù)設定的規(guī)則，對異常或可疑車輛進行報警和告警，提供安全保障。
車牌識別的原理是通過計算機視覺技術，將圖像進行處理和分析，提取出上的字符信息，從而實現(xiàn)對號碼的識別。具體原理如下：
1. 圖像預處理：對圖像進行灰度化、二值化、去噪等處理，以提高后續(xù)字符識別的準確性。
2. 定位：通過邊緣檢測、形態(tài)學處理等方法，找到圖像中的位置，將從圖像中分離出來。
3. 字符分割：將上的字符進行分割，以便后續(xù)對每個字符進行立識別。常用的方法有基于邊緣檢測、投影法等。
4. 字符識別：對每個字符進行特征提取和模式識別，將其與預先訓練好的字符模板進行比對，找到匹配的字符。
5. 字符識別結果的校驗和后處理：對識別結果進行校驗和后處理，如校驗號碼的合法性、糾正錯誤等。
需要注意的是，車牌識別的準確性受到多種因素的影響，如光照條件、遮擋、變形等。因此，在實際應用中，通常需要結合多種技術手段和算法，以提高車牌識別的準確率和魯棒性。
所屬分類：軟件/車牌識別系統(tǒng)
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