在停車(chē)場(chǎng)管理中，車(chē)牌識(shí)別技術(shù)也是識(shí)別車(chē)輛身份的主要手段。在深圳市建設(shè)的《停車(chē)庫(kù)（場(chǎng)）車(chē)輛圖像和號(hào)牌信息采集與傳輸系統(tǒng)技術(shù)要求》中，車(chē)牌識(shí)別技術(shù)成為車(chē)輛身份識(shí)別的主要手段。

車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)通過(guò)一些后續(xù)處理手段可以實(shí)現(xiàn)停車(chē)場(chǎng)收費(fèi)管理，交通流量控制指標(biāo)測(cè)量，車(chē)輛定位，汽車(chē)防盜，高速公路超速自動(dòng)化監(jiān)管、闖紅燈電子警察、公路收費(fèi)站等等功能。對(duì)于維護(hù)交通安全和城市治安，防止交通堵塞，實(shí)現(xiàn)交通自動(dòng)化管理有著現(xiàn)實(shí)的意義。

將車(chē)牌識(shí)別設(shè)備安裝于出入口，記錄車(chē)輛的牌照號(hào)碼、出入時(shí)間，并與自動(dòng)門(mén)、欄桿機(jī)的控制設(shè)備結(jié)合，實(shí)現(xiàn)車(chē)輛的自動(dòng)管理。應(yīng)用于停車(chē)場(chǎng)可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)計(jì)時(shí)收費(fèi)，也可以自動(dòng)計(jì)算可用車(chē)位數(shù)量并給出提示，實(shí)現(xiàn)停車(chē)收費(fèi)自動(dòng)管理節(jié)省人力、提率。應(yīng)用于智能小區(qū)可以自動(dòng)判別駛?cè)胲?chē)輛是否屬于本小區(qū)，對(duì)非內(nèi)部車(chē)輛實(shí)現(xiàn)自動(dòng)計(jì)時(shí)收費(fèi)。在一些單位這種應(yīng)用還可以同車(chē)輛調(diào)度系統(tǒng)相結(jié)合，自動(dòng)地、客觀地記錄本單位車(chē)輛的出車(chē)情況，車(chē)牌識(shí)別管理系統(tǒng)采用了車(chē)牌識(shí)別技術(shù)，達(dá)到不停車(chē)、免取卡，有效提高車(chē)輛出入通行效率。

車(chē)牌識(shí)別停車(chē)場(chǎng)管理系統(tǒng)將攝像機(jī)在入口拍攝的車(chē)輛車(chē)牌號(hào)碼圖象自動(dòng)識(shí)別并轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)。做到一卡一車(chē)，車(chē)牌識(shí)別的優(yōu)勢(shì)在于可以把卡和車(chē)對(duì)應(yīng)起來(lái)，使管理提高一個(gè)檔次，卡和車(chē)的對(duì)應(yīng)的優(yōu)點(diǎn)在于長(zhǎng)租卡須和車(chē)配合使用，杜絕一卡多車(chē)使用的漏洞，提高物業(yè)管理的效益；同時(shí)自動(dòng)比對(duì)進(jìn)出車(chē)輛，防止偷盜事件的發(fā)生。升級(jí)后的攝像系統(tǒng)可以采集更清晰的圖片，作為檔案保存，可以為一些糾紛提供有力的證據(jù)。 方便了管理人員在車(chē)輛出場(chǎng)時(shí)進(jìn)行比對(duì)，大大增強(qiáng)了系統(tǒng)的安全性。
某些車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)還具有通過(guò)視頻圖像判斷是否有車(chē)的功能稱之為視頻車(chē)輛檢測(cè)。一個(gè)完整的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)包括車(chē)輛檢測(cè)、圖像采集、車(chē)牌識(shí)別等幾部分。當(dāng)車(chē)輛檢測(cè)部分檢測(cè)到車(chē)輛到達(dá)時(shí)觸發(fā)圖像采集單元，采集當(dāng)前的視頻圖像。車(chē)牌識(shí)別單元對(duì)圖像進(jìn)行處理，定位出牌照位置，再將牌照中的字符分割出來(lái)進(jìn)行識(shí)別，然后組成牌照號(hào)碼輸出。
車(chē)輛檢測(cè)可以采用埋地線圈檢測(cè)、紅外檢測(cè)、雷達(dá)檢測(cè)技術(shù)、視頻檢測(cè)等多種方式。采用視頻檢測(cè)可以避免破壞路面、不必附加外部檢測(cè)設(shè)備、不需矯正觸發(fā)位置、節(jié)省開(kāi)支，而且更適合移動(dòng)式、便攜式應(yīng)用的要求。
自然環(huán)境下，汽車(chē)圖像背景復(fù)雜、光照不均勻，如何在自然背景中準(zhǔn)確地確定牌照區(qū)域是整個(gè)識(shí)別過(guò)程的關(guān)鍵。對(duì)采集到的視頻圖像進(jìn)行大范圍相關(guān)搜索，找到符合汽車(chē)牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對(duì)這些侯選區(qū)域做進(jìn)一步分析、評(píng)判，后選定一個(gè)佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖像中分離出來(lái)。
牌照字符識(shí)別方法
主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。基于模板匹配算法將分割后的字符二值化并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫(kù)中模板的大小，然后與所有的模板進(jìn)行匹配，選擇佳匹配作為結(jié)果。基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對(duì)字符進(jìn)行特征提取，然后用所獲得特征來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器；另一種方法是直接把圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，由網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)特征提取直至識(shí)別出結(jié)果。
實(shí)際應(yīng)用中，車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率還與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。牌照質(zhì)量會(huì)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(shí)際拍攝過(guò)程也會(huì)受到環(huán)境亮度、拍攝方式、車(chē)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(chē)牌識(shí)別的識(shí)別率，也正是車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識(shí)別率，除了不斷地完善識(shí)別算法還應(yīng)該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像利于識(shí)別。

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