影响系统识别率。因此，将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。为了进行车牌识别，需要以下几个基本的步骤：1、 牌照定位，定位图片中的牌照位置；2、牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；3、牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，终组成牌照号码。车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。另外一种形式是开放式的软、
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影响系统识别率。因此，将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。为了进行车牌识别，需要以下几个基本的步骤：1、 牌照定位，定位图片中的牌照位置；2、牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；3、牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，终组成牌照号码。车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。另外一种形式是开放式的软、硬件体系，即硬件采用标准工业产品，软件作为嵌入式软件。
牌上的相似字符，由于外形比较接近，受图像分辨率，光线，车牌污损等影响，一般的分类算法，很容易出现误识别。车牌识别系统基于此算法基础上提出了易混淆字符专门处理，相似字符例如“2”和“Z”、“0”和“D”等，都能进行有效识别。使得识别效果在任何ji端复杂情形下依然保持高识别率。车牌辨识系统能否发挥效用，除了软件技术之外，与摄影机及现场施工能力，也有很大的关系。车牌识别算法提升 行业发展空间可期。
比如“车型识别与触发”功能，也就是依据车型对车辆进行进入管理，但这项技术比车牌识别本身难度还要更高，国内着手研究的公司就很少，准备率高的就更少了，火眼臻睛可能是少数几家具备这项技术并准备率还不错的公司了，反而像国内早期的公司还落后了。纯车牌号码识别系统通过智能化的系统管理方式，实现了对车辆的进出场进行的处理和收费，从而提升智能化管理水平。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。
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