车牌识别技术的应用前景与应用分析
车辆号牌是全世界对车辆身份识别的标记，它的特殊性和重要性决定了车牌识别系统成为城市智能交通管理系统中不可或缺的重要组成部分。车牌识别系统为自动化的智能交通管理提供了、实用的手段。车牌识别技术作为交通自动化管理的重要手段，以及车辆检测系统的一个重要环节，并以计算机可处理的形式给出识别结果，从而使得车辆的电脑化监管成为现实，其在交通监视和控制中占有很重要的地
车牌识别道闸
车牌识别技术的应用前景与应用分析
车辆号牌是全世界对车辆身份识别的标记，它的特殊性和重要性决定了车牌识别系统成为城市智能交通管理系统中不可或缺的重要组成部分。车牌识别系统为自动化的智能交通管理提供了、实用的手段。车牌识别技术作为交通自动化管理的重要手段，以及车辆检测系统的一个重要环节，并以计算机可处理的形式给出识别结果，从而使得车辆的电脑化监管成为现实，其在交通监视和控制中占有很重要的地位。
车牌识别
车牌识别行业已具备一定的市场规模，在电子、公路卡口、停车场、商业管理、汽修服务等领域已取得了部分应用，粗略估计，行业的潜在市场覆盖率为30%-40%左右(公路卡口比例高)。总体而言，车牌识别行业处于发展期。
车牌识别行业发展的主要在于技术，识别率是当前衡量技术的指标，直接决定了其在终端的应用价值。所以识别率的改进是车牌识别技术发展的方向，也是决定车牌识别能否取得更广泛应用的关键因素。当前普遍对外宣称的识别率是95%，高宣称白天达到。但实际各家的识别率都很难达到其宣称的标准。
车牌识别原理简介
车牌识别是基于图像分割和图像识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。
一个典型的车牌识别处理过程包括：图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别及结果输出等处理过程。各个处理过程相辅相成，每个处理过程均须保证其和较高的抗干扰能力，只有这样才能保证识别功能达到满意的功能。
车牌识别系统的实现方式主要分两种，一种为静态图像识别，另一种为动态视频流识别。静态图像识别受限于图像质量、车牌污损度、车牌倾斜度等因素。动态视频流识别则需要更快的识别速度，受限于处理器的性能指标，特别是在移动终端实现车牌实时识别需要更多性能优化。
虽然车牌识别包含6大处理过程，但核心算法主要位于车牌定位、字符分割及字符识别这三个模块中。
车牌识别优点
杜绝收费漏洞，保障车辆安全。刷1卡停车场系统会存在卡片被人故意损坏、丢弃、换卡等漏洞，这些漏洞减少了小区停车场的收益，同时也无法保障车辆的安全。车牌识别系统进出场都有抓拍图片，存储有车牌记录，确保了记录的准确和真实性。
牌照号码自动登记：交通监管部门每天都要处理大量的违1章车辆图片，一般由人工辨识车牌号码再输入管理系统，这种方式工作量大、容易疲劳误判。采用自动识别可以减少工作强度能够大幅度提高处理速度和效率。这种功能可用于监控系统等。
简单易用。现有管理人员只需要经过简单的培训就能上岗操作，车牌识别系统维护人员能通过简单的几步操作便找到故障所在，能方便排除。
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