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车牌识别系统在交通管理、停车管理、公安与安全等领域具备广泛的应用前景，未来随着技术的不断创新和发展，车牌识别系统将成为智能化城市交通管理的重要驱动力。
车牌识别系统针对这些基础的算法有了更进一步，深层次的运用。解决了在复杂背景的图象中如何准确而迅速地定位分割牌照区域
一体化摄像机专指可自动聚焦、镜头内建的摄像机。与传统摄像机相比，一体化摄像机体积小巧、美观，安装、使用方便，监控范围广、等优点。而车牌识别一体机则是在一体化摄像机上加入车牌识别的功能，车牌识别一体摄像机针对停车场行业，推出的基于嵌入式的智能高清车牌识别一体机产品，集车牌识别、摄像、前端储存、补光等一体，基于车牌自动曝光控制算法，成像。具有性能、多功能、高适应性、强稳定性等特点。
车牌识别是基于计算机视觉和模式识别理论，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。车牌识别过程包括图像采集、车牌定位、字符分割、字符识别等一系列算法运算，
车牌识别图像采集:
通过模拟摄像机或高清摄像机对过往车辆进行实时、不间断记录、采集。
车牌定位:
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。
车牌定位算法的好坏，由车牌检出率来评估，市面上的车牌识别系统，检出率能达到99%以上。
其核心是利用车牌区域的纹理特性，进行车牌定位，常用的车牌检测算法包括:利用梯度信息投影统计;利用小波变换作分割;车牌区域扫描连线算法;利用区域特性训练分类器的方法等。这些算法各有利弊，如何从复杂场景中提取出稳定可靠的车牌区域是一个难点。
车牌识别字符分割:
在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化等处理，进一步定位字符区域，然后根据字符尺寸特征提出动态模板法进行字符分割，并将字符大小进行归一化处理。
字符识别:
对分割后的字符进行缩放、特征提取，获得特定字符的表达形式，然后通过分类器就可以对字符进行识别，常用的分类算法有神经网络，SVM等。
结果输出:
将车牌识别的结果以文本格式输出。
车牌识别软件采用了的计算机视觉和图像处理算法，车牌定位识别迅速准确。 结合模式识别神经网络算法，具有自适应学习功能，从而能应付不同的环境、情况和光照条件。简单的用户程序接口使得用户很方便地将它嵌入用户应用程序。
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