车牌识别系统主要解决的问题。1.停车场收费系统当车辆进入停车场时，收费系统抓拍车辆图片进行车牌识别，保存车辆信息和进入时间，并语音播报空闲车位，当车辆离停车场时，收费系统自动识别出该车的车牌号码和保存车辆离的时间，并在数据库中查找该车的进入时间，计算出该车的停车费周，车主交完费用后，收费系统自动放行。停车场收费系统不但实现自动化管理，节约人力，而且还保证了车辆停放的安全性。2.公交
智能车牌识别
车牌识别系统主要解决的问题。1.停车场收费系统当车辆进入停车场时，收费系统抓拍车辆图片进行车牌识别，保存车辆信息和进入时间，并语音播报空闲车位，当车辆离停车场时，收费系统自动识别出该车的车牌号码和保存车辆离的时间，并在数据库中查找该车的进入时间，计算出该车的停车费周，车主交完费用后，收费系统自动放行。停车场收费系统不但实现自动化管理，节约人力，而且还保证了车辆停放的安全性。2.公交车报站系统当公交车进入和离开公交站台时，报站系统对其进行车牌识别，然后与数据库中的车牌进行比对，语音报读车牌结果和公交线路。综上所述，车牌识别技术的广泛应用使道路安全、交通通畅、车辆安全、环境保护得到了的保障。
车牌识别系统的关键技术及算法。车牌定位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，是影响整个车牌识别系统识别率的主要因素。车牌定位，即运用数字图像处理、模式识别、人工智能等技术对采集到的汽车图像进行处理，从而准确地获得图像中的车牌区域，其输入是原始的汽车图像，输出是车牌图像。在现实车牌识别系统中，由于光照不均匀、背景的复杂性等原因，造成准确定位出车牌的难度较大。
解读车牌识别未来趋势。在大数据时代，车牌识别技术已在多个领域中得到广泛应用，成功帮助众多汽车相关产业链构建大数据分析方案。随着客户需求越来越趋于精细化、多样化，复杂场景车牌识别技术正在受到越来越多的关注，场景车牌识别一体机将会成为未来车牌识别相机的发展趋势。但是随着人工智能、云计算等技术的进一步发展，数据管理不断向智能化、个性化、化发展，通用车牌识别技术已渐渐不能满足客户的个性需求。
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