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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。
车牌识别技术在交通管理、智能停车场、车辆安全监控等领域具有广泛应用。通过车牌识别系统，可以实现车辆的自动入场和出场，进行车辆违规监控和追踪，提高交通管理的效率和准确性。
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。
车牌识别系统是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用，电子收费系统中，也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。
车牌识别系统于是出现了两种产品形式，一种是软硬件一体，或者用硬件实现识别功能模块，形成一个全硬件的车牌识别器，例如DSP。另外一种形式是开放式的软、硬件体系，即硬件采用标准工业产品，软件作为嵌入式软件。两种产品形式各有优点。开放式体系的优点是由于硬件采用标准工业产品，运行维护容易掌握，备品备件采购可以从任何一家产商获得，不用担心因为一家产商倒闭或供货不足而出现产品失效或采购困难。而软硬件一体式产品，对于使用者操作产品时更易操作及控制。对于后期的维护调试也更易于掌握
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。
