识别率
车牌识别系统是可行的，的指标是识别率。国际交通技术作出了特殊的识别率的影响进行了讨论，要求24小时合格的识别率为85% ~ 95%。
为了测试一个车牌识别系统的识别率，需要将系统安装在一个实际的应用环境，全天候工作超过24小时，收集至少1000个自然车流量的信息标本进行车牌号识别，识别结果与车牌图像还需存储下来获得视图。然后，还需要通过人
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识别率
车牌识别系统是可行的，的指标是识别率。国际交通技术作出了特殊的识别率的影响进行了讨论，要求24小时合格的识别率为85% ~ 95%。
为了测试一个车牌识别系统的识别率，需要将系统安装在一个实际的应用环境，全天候工作超过24小时，收集至少1000个自然车流量的信息标本进行车牌号识别，识别结果与车牌图像还需存储下来获得视图。然后，还需要通过人工识别结果和正确的得到实际的车辆图像。
车牌自动识别国内外发展现状
车牌的格式与国外有较大差异且车牌识别技术研究起步较晚，所以国外关于车牌识别的研究对于仅具有参考价值，其在的应用效果不能达到其在国内的应用效果，但在其识别系统中所采用的各种思想和算法可以为我国所借鉴。车牌识别系统自进入以来，迅速吸引大量的学者开始从事这方面的研究，并提出了很多新颖便捷的算法。自动化研究所的刘智勇等人开发的系统在一个样本容量为3170的样本集中，车牌定位的准确率为99.41%，切割准确率为94.62%，这套系统后来被汉王公司的车牌识别系统采用，取得了较好的效果。南京大学的熊军等提出基于字符纹理特征的定位算法，其准确率高达95%。华中科技大学的陈振学等人提出一种新的车牌图像字符分割和识别算法，使用一维循环清零法，先对垂直投影图进行一次扫描，有效的清除杂点与间隔符，其分割正确率达到96.8%。浙江大学的潘云鹤、张引等提出彩色边缘算子Color Prewitt 、彩色边缘检测和区域生长相结合的定位算法，算法非常简单，作用颜色空间广，牌照区域易于与背景分离，但其存储量和计算量比较大，不能满足实时性的要求。而且当车牌区域的颜色与附近颜别不大时，定位失误机率增加。国内还有许多学者也在进行这方面的研究且取得可观的研究成果。
车牌识别技术应用于出入口管理系统的劣势 车牌识别系统在出入口管理系统中应用到底能走多远，关键在于识别率。虽然目前监控摄像机像素有了很大的提高，但是车牌识别系统对污损车牌的识别效果不是很好。另外，由于采集的车牌图像的多样性，并且采集图像时受到许多因素的影响，如烟雾、雨雪、日光不同角度等，使得有一些车牌图像质量出现不同程度的差异;在一般情况下，采集的图像的背景非常复杂，图片中车牌的位置往往不固定，车牌的大小也不一样，而且车灯以及车身广告也会干扰识别，从而影响车牌的识别率。此外，该出入口管理系统因为车牌识别率，及识别反应时间，还不能完全实现不停车通行，所以还有需要改进的地方。 不过，车牌识别在出入口管理系统中的使用能让车辆管理方便、收费过程简便、通行等特点，在加上技术的不断发展，识别率会不断提高，必将成为主流智能停车场管理系统之一。
车牌识别系统是结合古代科技的产品，是一套、适用、经济、可靠的车辆收支操持体系。可以完成对车辆的智能操持。如今，关于车辆监控操持上，现已普遍运用车牌识别系统来操持收支车辆，例如：大型场所的停车场现已在大规模选用，由于体系具有快捷性和平安性，能无限缓解高峰时收支口的交通梗塞，完成智能化的车辆操持，促进停车场信息化开展。
如今车牌识别系统次要有视频识别，地感识别，视频结合地感识别这三种操持方式，将这些方式运用好能大大进步停车场的操持效率。
视频识别可以不必安装地感，能较少工程量。原理是：当车辆进入视频识别区域时，摄像头会自动经过车辆的静态图像识别。不过视频识别无法对无牌车识别，遇到无牌车，智能人工开闸，稍显费事！
地感识别这种就很罕见了，运用十分普遍。地感线圈普通设置在道闸后面的一块矩形区域，车辆进入矩形区域时可以经过磁场的改动感知到车辆，体系就会自动摄像识别放行，不过地感安装需求安装到地下，工程量稍大。
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