车牌识别系统应用方式：过速违规处罚
车牌识别技术结合测速设备可以用于车辆过速违规处罚，一般用于高速公路。具体应用是：在路上设置测速监测点，抓拍过速的车辆并识别车牌号码，将违规车辆的牌照号码及图片发往各出口；在各出口设置处罚点，用车牌识别设备识别通过车辆并将号码与已经收到的过速车辆的号码比对，一旦号码相同即启动警示设备通知人员处理。与传统的过速监测方式相比，这
车牌识别系统安装
车牌识别系统应用方式：过速违规处罚
车牌识别技术结合测速设备可以用于车辆过速违规处罚，一般用于高速公路。具体应用是：在路上设置测速监测点，抓拍过速的车辆并识别车牌号码，将违规车辆的牌照号码及图片发往各出口；在各出口设置处罚点，用车牌识别设备识别通过车辆并将号码与已经收到的过速车辆的号码比对，一旦号码相同即启动警示设备通知人员处理。与传统的过速监测方式相比，这种应用可以节省警力，降低人员的工作强度，而且安全、有效、隐蔽，司机需时刻提醒自己不能过速，极大地减少了因过速引发的事故。
车牌识别系统识别流程：
车牌自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。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，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些车牌识别系统还具有通过视频图像判断是否有车的功能称之为视频车辆检测。一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。车牌识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。
车牌识别系统之牌照字符识别方法：
主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，选择好的匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。
实际应用中，车牌识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假的牌照等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率，也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像有利于识别。
在实际应用中，车牌识别系统的识别率也与车牌质量和拍摄质量密切相关。车牌质量会受到各种因素的影响，如生锈、污渍、油漆剥落、字体褪色、车牌被遮挡、车牌倾斜、高亮度反射、多车牌、假的车牌等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车速等因素的影响。这些影响因素在不同程度上降低了车牌识别的识别率，也是车牌识别系统的难点和挑战。为了提高识别率，不仅要不断完善识别算法，还要想办法克服各种照明条件，让收集到的图像有利于识别。
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