繳費快速多樣化：除出口收費外，車(chē)牌識別系統還提供多種自助繳費終端、收費、商家代繳、手持終端收費等多種繳費方式，進(jìn)一步方便車(chē)主，提高出口通行效率。

節能減排、低碳環(huán)保：通過(guò)車(chē)牌識別一體機的快速車(chē)牌識別，車(chē)輛進(jìn)出無(wú)需頻繁剎車(chē)起步，減少碳排放量和車(chē)輛的損耗，降低PM2.5，共同創(chuàng )造綠色中國。

高速公路繳費管理：在高速路的各個(gè)出入口安裝車(chē)牌識別系統，車(chē)輛駛入時(shí)識別車(chē)輛牌照將入口資料存入收費系統，車(chē)輛到達出口時(shí)再次識別其牌照并根據牌照信息調用入口資料，結合出入口資料實(shí)現收費管理。這種應用可以實(shí)現自動(dòng)計費并可防止作弊，避免了應收款的流失。

車(chē)牌識別系統中的車(chē)牌定位
從整個(gè)圖像中準確地檢測出車(chē)牌區域，是車(chē)牌識別過(guò)程的一個(gè)重要步驟，如果定位失敗或定位不完整，會(huì )直接導致終識別失敗。由于復雜的圖像背景，且要考慮不清晰車(chē)牌的定位，所以很容易把柵欄，廣告牌等噪聲當成車(chē)牌，所以如何排除這些偽車(chē)牌也是車(chē)牌定位的一個(gè)難點(diǎn)。為了提高定位的準確率和提高識別速度，一般的車(chē)牌識別系統都會(huì )設計一個(gè)外部接口，讓用戶(hù)自己根據現場(chǎng)環(huán)境設置不同的識別區域。山東安勝智能科技有限公司車(chē)牌識別系統針對一些復雜背景(例如綠化帶、井蓋)的現場(chǎng)，可以進(jìn)行設定識別區域的操作。

車(chē)牌識別系統的字符分割
定位出車(chē)牌區域后，由于并不知道車(chē)牌中總共有幾個(gè)字符、字符間的位置關(guān)系、每個(gè)字符的寬高等信息，所以，為了車(chē)牌類(lèi)型匹配和字符識別正確，字符分割是的一步。字符分割的主要思路是，基于車(chē)牌的二值化結果或邊緣提取結果，利用字符的結構特征、字符間的相似性、字符間間隔等信息，一方面把單個(gè)字符分別提取出來(lái)，也包括粘連和斷裂字符等特殊情況的處理；另一方面把寬、高相似的字符歸為一類(lèi)從而去除車(chē)牌邊框以及一些小的噪聲。一般采用的算法有：連通域分析、投影分析，字符聚類(lèi)和模板匹配等。污損車(chē)牌和光照不均造成的模糊車(chē)牌仍是字符分割算法所面對的挑戰，有待更好的算法出現并解決以上問(wèn)題。

車(chē)牌識別系統的字符識別
對分割后的字符的灰度圖像進(jìn)行歸一化處理，特征提取，然后經(jīng)過(guò)機器學(xué)習或與字符數據庫模板進(jìn)行匹配，后選取匹配度的結果作為識別結果。目前比較流行的字符識別算法有：模板匹配法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )法、支持向量機法和Adaboost分類(lèi)法等。模板匹配法的優(yōu)點(diǎn)是識別速度快、方法簡(jiǎn)單，缺點(diǎn)是對斷裂、污損等情況的處理有一些困難；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )法學(xué)習能力強、適應性強、分類(lèi)能力強但比較耗時(shí)；支持向量機法對于未見(jiàn)過(guò)的測試樣本具有更好的識別能力且需要較少的訓練樣本；Adaboost分類(lèi)法能側重于比較重要的訓練數據，識別速度快、實(shí)時(shí)性較高。我國車(chē)牌由漢字、英文字母和阿拉伯數字3種字符組成，且具有統一的樣式，這也是識別過(guò)程的方便之處。但由于車(chē)牌很容易受外在環(huán)境的影響，出現模糊、斷裂、污損字符的情況，如何提高這類(lèi)字符和易混淆字符的識別率，也是字符識別的難點(diǎn)之一。易混淆字符包括：0與D、0與Q、2與Z、8與B、5與S、6與G、4與A等。

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