车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是指能够检测到受监l控路面的车辆并自动提取车辆l牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理的技术。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。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一
车辆识别系统管理
车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是指能够检测到受监l控路面的车辆并自动提取车辆l牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理的技术。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。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。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯l一的车牌号码，从而完成识别过程。
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直接法:基于图像的车牌识别技术属于直接法，是一种无源型汽车牌照智能识别方法，能够在无任何发送车牌信号的车载发射设备情况下，对运动状态车辆或静止状态车辆的车牌号码进行非接触性信息采集并实时智能识别。升级后的摄像系统可以采集更清晰的图片，作为档案保存，可以为一些纠纷提供有力的证据。与间接法识别系统相比，首先，这种系统节省了设备安置及大量资金，从而提高了经济效益;其次，由于采用了的计算机应用技术，所以可提高识别速度，较好地解决实时性问题;再次，它是根据图像进行识别，所以通过人的参与可以解决系统中的识别错误，而其他方法是难以与人交互的。
人工神经网络技术。开放式体系的优点是由于硬件采用标准工业产品，运行维护容易掌握，备品备件采购可以从任何一家产商获得，不用担心因为一家产商倒闭或供货不足而出现产品永l久失效或采购困难。近几年来，计算机及相关技术发达的一些开始探讨用人工神经网络技术解决车牌自动识别问题，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地运用了BAM神经网络方法对车牌上的字符进行自动识别，BAM神经网络是由相同神经元构成的双向联想式单层网络，每一个字符模板对应着唯l一个BAM矩阵，通过与车牌上的字符比较，识别出正确的车牌号码。
这种采用BAM神经网络方法的缺点是无映解决识别系统存储容量和处理速度相矛盾的问题。
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