图像处理技术:运用图像处理技术解决识别的研究早始于80年代，但国内外均只是就识别中的某一个具体问题进行讨论，并且通常仅采用简单的图像处理技术来解决，并没有形成完整的系统体系，识别过程是使用工业电视摄像机拍下汽车的工前方图像，然后交给计算机进行简单的处理，并且终仍需要人工干预，例如牌照中省份汉字的识别问题。车牌定位的准确与否直接决定后面的字符分割和识别效果，是影响整个车牌识别率的
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图像处理技术:运用图像处理技术解决识别的研究早始于80年代，但国内外均只是就识别中的某一个具体问题进行讨论，并且通常仅采用简单的图像处理技术来解决，并没有形成完整的系统体系，识别过程是使用工业电视摄像机拍下汽车的工前方图像，然后交给计算机进行简单的处理，并且终仍需要人工干预，例如牌照中省份汉字的识别问题。车牌定位的准确与否直接决定后面的字符分割和识别效果，是影响整个车牌识别率的重要因素。
可识别车牌照的百分率=人工正确读取的车牌照总数/实际通过的车辆总数。可识别全牌正确识别率=全牌正确识别的车牌照总数/人工读取的车牌照总数这三个指标决定了车牌识别系统的识别率，诸如可信度、误识率等都是车牌识别过程中的中间结果。一个好的车牌识别系统对于联网运行，还需要提供实时通信、网络安全、远程维护、动态数据交换、数据库自动更新、硬件参数设置、系统故障诊断。识别速度决定了一个车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。一个识别率很高的系统，如果需要几秒钟，甚至几分钟才能识别出结果。
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。因为多变的环境，两个礼拜应该可以对于场域可能影响辨识率的情形，大约掌握了八成，如果只是测、甚至几个小时，是无法了解的。使得识别效果在任何ji端复杂情形下依然保持高识别率。车牌识别算法提升 行业发展空间可期。
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