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采用計算機視覺技術識別車牌的流程通常都包括車輛圖像采集，車牌定位，字符分割，光學字符識別，輸出識別結果5個步驟。車輛圖像的采集方式決定了車牌識別的技術路線。國際ITS通行的兩條主流技術路線是自然光和紅外光圖像采集識別。自然光和紅外光不會對人體產生不良的心理影響，也不會對環境產生新的電子污染，屬于綠色環保技術。



自然光路線是指白天利用自然光線，夜間采用輔助照明光源，用彩色攝像機采集車輛真彩像，用彩像分析處理方法識別車牌。自然光真彩色識別技術路線，與人眼感光習慣一致，并且，真彩像能夠反映車輛及其周圍環境真實的圖像信息，不僅可以用來識別車牌照，而且可以用來識別車牌照顏色、車流量、車型、車顏色等車輛特征。用一個攝像機采集的圖像，同時實現所有前端基本視頻信息采集、識別和人工輔助圖像取證判別，可以前瞻性的為未來的智能交通系統工程預留接口。

地感線圈埋設的位置，距離

地感線圈與道閘的距離不要太近了，第yi容易砸到車輛，第 二會影響車牌識別率，zui后距離保持在2-3米。

車牌識別算法

想提高車牌的識別率，車牌識別系統的算法就要準確強大。現在的車牌識別攝像機都會有自己的算法，但車牌識別攝像機在不同的環境條件下會受到影響，所以環境對車牌識別有很大的影響。

車牌識別流程

　　1、車輛檢測：識別車輛車型，確定這是一輛汽車而不是只是一個車牌;

　　2、圖像采集和處理：邊緣提取，進行灰度矯正對圖像進行平滑處理;

　　3、車牌號碼、顏色識別;

　　3、車牌字符識別;

　　4、輸出結果;

　　車牌識別產品有五大核心總結

　　1、拍照全，除了常見的藍牌、黃牌、警牌外，還包括了農用車牌、新能源車牌(綠牌)、教練車牌、大車牌、還有新出的應急車牌;

　　2、識別速度快，達到了毫秒級別，優化了識別算法和車牌定位;

　　3、車牌寬度低，識別距離遠;

　　4、識別率高，

　　5、純C代碼編寫