車牌識別系統（Vehicle License Plate RecogniTIon，VLPR） 是指能夠檢測到受監控路面的車輛并自動提取車輛牌照信息（含漢字字符、英文字母、阿拉伯數字及號牌顏色）進行處理的技術。車牌識別是現代智能交通系統中的重要組成部分之一，應用十分廣泛。它以數字圖像處理、模式識別、計算機視覺等技術為基礎，對攝像機所拍攝的車輛圖像或者視頻序列進行分析，得到每一輛汽車唯一的車牌號碼，從而完成識別過程。通過一些后續處理手段可以實現停車場收費管理，交通流量控制指標測量，車輛定位，汽車防盜，高速公路超速自動化監管、闖紅燈電子警察、公路收費站等等功能。對于維護交通安全和城市治安，防止交通堵塞，實現交通自動化管理有著現實的意義。
車牌識別技術結合電子不停車收費系統（ETC）識別車輛，過往車輛通過道口時無須停車，即能夠實現車輛身份自動識別、自動收費。在車場管理中，為提高出入口車輛通行效率，車牌識別針對無需收停車費的車輛（如月卡車、內部免費通行車輛），建設無人值守的快速通道，免取卡、不停車的出入體驗，正改變出入停車場的管理模式。
車牌識別原理說明
車牌識別流程
1、圖像采集
根據車輛檢測方式的不同，圖像采集一般分為兩種，一種是靜態模式下的圖像采集，通過車輛觸發地感線圈、紅外或雷達等裝置，給相機一個觸發信號，相機在接收到觸發信號后會抓拍一張圖像，該方法的優點是觸發率高，性能穩定，缺點是需要切割地面鋪設線圈，施工量大；另一種是視頻模式下的圖像采集，外部不需要任何觸發信號，相機會實時地記錄視頻流圖像，該方法的優點是施工方便，不需要切割地面鋪設線圈，也不需要安裝車檢器等零部件，但其缺點也十分顯著，由于算法的極限，該方案的觸發率與識別率較之外設觸發都要低一些。北京易泊時代經過嚴格的算法優化，這兩種圖像采集模式的識別率和穩定性都位居行業前列。
2、預處理
由于圖像質量容易受光照、天氣、相機位置等因素的影響，所以在識別車牌之前需要先對相機和圖像做一些預處理，以保證得到車牌最清晰的圖像。一般會根據對現場環境和已經拍攝到的圖像的分析得出結論，實現相機的自動曝光處理、自動白平衡處理、自動逆光處理、自動過爆處理等，并對圖像進行噪聲過濾、對比度增強、圖像縮放等處理。去噪方法有均值濾波、中值濾波和高斯濾波等；增強對比度的方法有對比度線性拉伸、直方圖均衡和同態濾波器等；圖像縮放的主要方法有最近鄰插值法、雙線性插值法和立方卷積插值等。
3、車牌定位
從整個圖像中準確地檢測出車牌區域，是車牌識別過程的一個重要步驟，如果定位失敗或定位不完整，會直接導致最終識別失敗。由于復雜的圖像背景，且要考慮不清晰車牌的定位，所以很容易把柵欄，廣告牌等噪聲當成車牌，所以如何排除這些偽車牌也是車牌定位的一個難點。為了提高定位的準確率和提高識別速度，一般的車牌識別系統都會設計一個外部接口，讓用戶自己根據現場環境設置不同的識別區域。易泊車牌識別系統針對一些復雜背景（例如綠化帶、井蓋）的現場，可以進行設定識別區域的操作。
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