車牌識別系統的自動通過：車牌識別系統將的牌照信息輸入系統，系統自動地識讀經過車輛的牌照并查詢內部數據庫。對于需要自動放行的車輛系統驅動電子門或欄桿機讓其通過，對于其它車輛系統會給出警示，由值勤人員處理。可用于特殊單位(如軍事管理區、保密單位、保護單位等)、路橋收費卡口、住宅區等。
車牌識別系統的圖像采集
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。北京中全清茂科技發展有限公司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。
車牌識別系統的字符識別
對分割后的字符的灰度圖像進行歸一化處理，特征提取，然后經過機器學習或與字符數據庫模板進行匹配，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、人工神經網絡法、支持向量機法和Adaboost分類法等。模板匹配法的優點是識別速度快、方法簡單，缺點是對斷裂、污損等情況的處理有一些困難；人工神經網絡法學習能力強、適應性強、分類能力強但比較耗時；支持向量機法對于未見過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分類法能側重于比較重要的訓練數據，識別速度快、實時性較高。我國車牌由漢字、英文字母和阿拉伯數字3種字符組成，且具有統一的樣式，這也是識別過程的方便之處。但由于車牌很容易受外在環境的影響，出現模糊、斷裂、污損字符的情況，如何提高這類字符和易混淆字符的識別率，也是字符識別的難點之一。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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