在交通管理系統(tǒng)中可以將車輛在某條道路的平均旅行時(shí)間作為判斷該道路擁堵狀況的一個(gè)參數(shù)。安裝車牌識(shí)別設(shè)備于道路的起止點(diǎn)，識(shí)讀所有通過車輛并將牌照號(hào)碼傳回交通指揮中心，指揮中心的管理系統(tǒng)根據(jù)這些結(jié)果就可計(jì)算出車輛平均旅行時(shí)間。

車牌識(shí)別停車場(chǎng)管理系統(tǒng)將攝像機(jī)在入口拍攝的車輛車牌號(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，車牌識(shí)別的優(yōu)勢(shì)在于可以把卡和車對(duì)應(yīng)起來，使管理提高一個(gè)檔次，卡和車的對(duì)應(yīng)的優(yōu)點(diǎn)在于長(zhǎng)租卡須和車配合使用，杜絕一卡多車使用的漏洞，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。


為了進(jìn)行車牌識(shí)別，需要以下幾個(gè)基本的步驟：
1、 牌照定位，定位圖片中的牌照位置；
2、牌照字符分割，把牌照中的字符分割出來；
3、牌照字符識(shí)別，把分割好的字符進(jìn)行識(shí)別，終組成牌照號(hào)碼。
車牌識(shí)別過程中，牌照顏色的識(shí)別依據(jù)算法不同，可能在上述不同步驟實(shí)現(xiàn)，通常與車牌識(shí)別互相配合、互相驗(yàn)證。


實(shí)際應(yīng)用中，車牌識(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)際拍攝過程也會(huì)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(shí)別的識(shí)別率，也正是車牌識(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。

車牌識(shí)別系統(tǒng)的功能包括：
1. 檢測(cè)：系統(tǒng)能夠自動(dòng)檢測(cè)圖像或視頻中的位置，并進(jìn)行準(zhǔn)確的定位。
2. 車牌識(shí)別：系統(tǒng)能夠?qū)D像進(jìn)行處理和分析，識(shí)別出號(hào)碼。
3. 字符分割：對(duì)號(hào)碼進(jìn)行字符分割，將每個(gè)字符分離出來，以便后續(xù)的字符識(shí)別。
4. 字符識(shí)別：對(duì)分割后的字符進(jìn)行識(shí)別，將每個(gè)字符轉(zhuǎn)化為對(duì)應(yīng)的文字或數(shù)字。
5. 類型識(shí)別：系統(tǒng)能夠判斷的類型，例如普通、新能源等。
6. 顏色識(shí)別：系統(tǒng)能夠識(shí)別的顏色，例如藍(lán)色、黃色、綠色等。
7. 車型識(shí)別：系統(tǒng)能夠通過車牌識(shí)別結(jié)果，判斷車輛的、型號(hào)等信息。
8. 車輛追蹤：系統(tǒng)能夠通過車牌識(shí)別結(jié)果，對(duì)車輛進(jìn)行追蹤和監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)車輛的實(shí)時(shí)跟蹤。
9. 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理：系統(tǒng)能夠?qū)⒆R(shí)別結(jié)果進(jìn)行存儲(chǔ)和管理，方便后續(xù)查詢和分析。
10. 報(bào)警和告警：系統(tǒng)能夠根據(jù)設(shè)定的規(guī)則，對(duì)異?；蚩梢绍囕v進(jìn)行報(bào)警和告警，提供安全保障。

車牌識(shí)別的原理是通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，將圖像進(jìn)行處理和分析，提取出上的字符信息，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)號(hào)碼的識(shí)別。具體原理如下：
1. 圖像預(yù)處理：對(duì)圖像進(jìn)行灰度化、二值化、去噪等處理，以提高后續(xù)字符識(shí)別的準(zhǔn)確性。
2. 定位：通過邊緣檢測(cè)、形態(tài)學(xué)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(jìn)行分割，以便后續(xù)對(duì)每個(gè)字符進(jìn)行立識(shí)別。常用的方法有基于邊緣檢測(cè)、投影法等。
4. 字符識(shí)別：對(duì)每個(gè)字符進(jìn)行特征提取和模式識(shí)別，將其與預(yù)先訓(xùn)練好的字符模板進(jìn)行比對(duì)，找到匹配的字符。
5. 字符識(shí)別結(jié)果的校驗(yàn)和后處理：對(duì)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行校驗(yàn)和后處理，如校驗(yàn)號(hào)碼的合法性、糾正錯(cuò)誤等。
需要注意的是，車牌識(shí)別的準(zhǔn)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(shí)際應(yīng)用中，通常需要結(jié)合多種技術(shù)手段和算法，以提高車牌識(shí)別的準(zhǔn)確率和魯棒性。

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