车牌系统完全摒弃了以往的算法思路，实现了一种完全基于学习的多种特征融合的车牌定位新算法，适用于各种复杂的背景环境和不同的摄像角度。车牌定位是车牌识别系统的基础，其定位的准确与否直接影响到车牌的字符分割和识别效果，车牌识别厂商，是影响整个车牌识别系统识别率的主要因素。在车牌识别系统中，通常采用多种识别模型相结合的方法来进行车牌识别，构建一种层次化的字符识别流程，可有效地提高字符识别的正确率。
车牌识别技术结合电子不停车收费系统（ETC）识别车辆，过往车辆通过道口时无须停车，即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。车牌识别系统识别车辆牌号、颜色等信息，目前zui新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%。车牌识别技术的特点：车牌识别车牌宽度要求低，车牌宽度50个像素，都不影响识别。车牌识别纯C代码编写。
车牌识别系统识别车辆牌号、颜色等信息，目前zui新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%。通过对图像的采集和处理，完成车牌自动识别功能，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别。其硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机)等。车牌系统完全摒弃了以往的算法思路，实现了一种完全基于学习的多种特征融合的车牌定位新算法，适用于各种复杂的背景环境和不同的摄像角度。
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