車牌識別系統是一種利用數字圖像處理、模式識別、計算機視覺等技術，自動檢測受監控路面上的車輛并提取車輛牌照信息的設備。車牌識別系統廣泛應用于現代智能交通系統中，能夠實現停車場收費管理、交通流量控制、車輛定位、汽車防盜、道路超速自動化監管、闖紅燈電子警察、高速公路收費站等眾多領域。車牌識別系統的識別流程通常包括車輛圖像采集、車牌定位、字符分割、光學字符識別和輸出識別結果等步驟。車牌識別系統需要克服牌照質量和拍攝質量的影響，提高識別率。
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車牌識別系統的工作原理是：首先，通過攝像頭捕捉車輛圖像，然后將圖像傳輸到圖像處理單元；軟件對圖像進行預處理，增強圖像質量，然后定位車牌區域；定位后，車牌識別系統將車牌上的字符進行分割，并對每個字符進行識別；最后，識別出的車牌信息被存儲在數據庫中，并可用于交通管理、停車管理、車輛追蹤等多種應用。車牌識別系統通過分析攝像機拍攝的車輛圖像或視頻序列，提取每輛汽車唯一的車牌號碼。車牌識別系統可以全天不間斷工作，錯誤率極低，適應高速行駛的車輛，且不影響正常交通，具有較高的保密性。車牌識別系統的硬件基礎包括觸發設備、攝像設備、照明設備、圖像采集設備以及處理車牌號碼的計算機等。軟件核心則包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和光學字符識別算法等。車牌識別系統通過車輛檢測、圖像采集、車牌識別等步驟完成識別過程，其中車輛檢測可以采用多種方式，如埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測、視頻檢測等。
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車牌識別系統常用的三種識別模式是視頻流識別、地感線圈識別、視頻流+地感識別。視頻流識別安裝工程量最小，但容易受車速和車輛數量影響；地感線圈識別識別效果好，但成本高且不適用于某些現場；視頻流+地感識別效果最好，但成本最高。據調查數據，目前采用視頻流+地感識別模式的車牌識別系統市場份額最大，超過85%。車牌識別系統的應用場景非常廣泛，包括紅停車場出入口、高速收費站和紅綠燈路口。在停車場出入口，車牌識別系統可以迅速識別內部車輛并放行，解決擁堵問題；在高速收費站，車牌識別系統可以減少人員投入，解決堵車問題；在紅綠燈路口，車牌識別系統可以減少車輛闖紅燈的次數，保證行人安全過馬路。
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在實際應用中，車牌識別系統可以大大提高交通管理的效率，減少交通擁堵，提高道路安全。同時，車牌識別系統也為執法部門提供了強有力的工具，幫助打擊交通違法行為，如逃費、超速等。隨著人工智能技術的發展，車牌識別系統的準確率和識別速度不斷提高，應用范圍也越來越廣泛。另外，深度學習技術也被應用于車牌識別系統中，提升了識別的效率和準確率。車牌識別系統是智能交通系統的重要組成部分，對于維護停車場自動化運作、智能交通管理、道路安全、城市治安以及防止交通堵塞具有重要意義。
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