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車牌識別系統

車牌識別系統(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是計算機視頻圖像識別技術在識別中的一種應用。車牌識別在高速公路車輛管理中得到廣泛應用，電子收費(ETC)系統中，也是結合DSRC技術識別車輛身份的主要手段。

車牌識別技術要求能夠將運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，目前新的技術水平為字母和數字的識別率可達到99.7%，漢字的識別率可達到99%。

智能交通

車牌識別框架流程與應用分析車牌識別是利用車輛的動態視頻或靜態圖像進行車牌號碼、車牌顏色自動識別的模式識別技術。技術的核心包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和光學字符識別算法等。該技術常用于停車場及小區出入口、高速公路收費站、公路卡口和城市交通。

現在，隨著人們安防意識的提高，對安防力度的投入加大，車牌識別產品的應用也將越來越普遍化。而一體化、智能化、高清必將成為車牌識別系統發展的主流方向。

車牌識別掀起交通管理的智能篇章

車牌(自動)識別系統，簡而言之是基于各種圖像處理算法，對前端攝像機抓取到的車輛圖片進行分析，進而從中提取出諸如車牌號(英漢字符及數字)、車牌顏色，甚至車型、生產廠家、車輛顏色等信息……

車牌(自動)識別系統，簡而言之是基于各種圖像處理算法，對前端攝像機抓取到的車輛圖片進行分析，進而從中提取出諸如車牌號(英漢字符及數字)、車牌顏色，甚至車型、生產廠家、車輛顏色等信息，實現準確鎖定車輛“身份”……

車牌定位

車牌定位就是提取輸入圖片的一部分區域。這部分區域的內容是漢字 字母 數字，傳統的車牌定位算法根據直觀的特征可以分為四類:基于文本的檢測、基于顏色的檢測、基于字符的檢測和連接分量的檢測。這些直觀的特征容易受到環境的影響，而深度學習可以通過像素信息提取出更深層的特征。定位算法分為直接定位和間接定位兩種。直接定位指的是回歸網絡直接預測車牌的坐標,以及長度和寬度,而間接定位指間接獲取車牌的信息通過其他指標,很容易找到車輛,例如,檢測汽車或汽車的尾燈首先然后計算板坐標。