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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。
山东车牌识别系统主要包括以下几个步骤：
1. 图像采集：系统通过摄像头实时采集车辆的图像。
2. 图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像增强、噪声去除、图像分割等操作，以提高后续的车牌识别效果。
3. 车牌位置定位：系统通过车牌位置定位算法，自动找出图像中的车牌位置。
4. 字符分割：对车牌图像进行字符分割，将车牌号码中的每个字符分离开来。
5. 字符识别：利用字符识别算法对分割后的字符进行识别，将车牌号码还原出来。
6. 结果输出：将识别到的车牌号码输出到显示屏或者数据库中，供后续处理和查询使用。
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。
一个车牌识别系统的基本硬件配置是由摄像机、主控机、采集卡、照明装置组成。而软件是由一个具有车牌识别功能的图像分析和处理软件，以及一个满足具体应用需求的后台管理软件组成。
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。
