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车牌识别系统是一种利用计算机视觉技术，通过对车辆图片或视频中的车牌进行图像处理和特征提取，从而实现自动识别和提取车牌信息的系统。
车牌识别系统一般包括以下几个步骤：
1. 车牌定位：通过图像处理算法，将车辆图片或视频中的车牌区域进行定位和提取。
2. 字符分割：对定位到的车牌区域进行图像处理和分割，将车牌上的字符分割成单个字符。
3. 字符识别：利用机器学习或深度学习技术，对分割得到的单个字符进行特征提取和识别，得到字符的具体信息。
4. 车牌识别：将识别出的字符信息进行组合，得到完整的车牌号码。
车牌识别是指通过计算机视觉技术，将车辆上的车牌信息进行自动识别和提取的过程。车牌识别系统通常使用数字图像处理和模式识别算法，对车牌图像进行预处理、字符分割和字符识别等步骤，终得到车牌上的文字信息。
车牌识别技术的发展趋势包括使用深度学习方法进行车牌识别、结合车辆特征和行驶轨迹进行车辆识别、实现多场景下的车牌识别等。随着计算机视觉和人工智能技术的不断发展，车牌识别系统的准确性和稳定性将进一步提高。
车牌识别速度：识别速度决定了一个车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。一个识别率很高的系统，如果需要几秒钟，甚至几分钟才能识别出结果，那么这个系统就会因为满足不了实际应用中的实时要求而毫无实用意义。例如，在高速公路收费中车牌识别应用的作用之一是减少通行时间，速度是这一类应用里减少通行时间、避免车道堵车的有力保障。
车牌识别停车场管理系统将摄像机在入口拍摄的车辆号码图象自动识别并转换成数字信号。做到一卡一车，车牌识别的优势在于可以把卡和车对应起来，使管理提高一个档次，卡和车的对应的优点在于长租卡须和车配合使用，杜绝一卡多车使用的漏洞，提高物业管理的效益；同时自动比对进出车辆，防止偷盗事件的发生。升级后的摄像系统可以采集更清晰的图片，作为档案保存，可以为一些纠纷提供有力的证据。 方便了管理人员在车辆出场时进行比对，大大增强了系统的安全性。
