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车牌识别系统的准确率和性能受到多种因素的影响，如图像质量、光照条件、车牌种类等。为了提高识别准确率，可以采用更的图像处理和机器学习算法，如深度学习、卷积神经网络等。
车牌定位：通过车牌定位算法，识别出图像中的车牌位置。
字符分割：将车牌图像中的字符进行分割，得到单个字符图像。
字符识别：对分割后的字符图像进行字符识别，通过训练好的模型或者深度学习算法，将字符图像转化为对应的字符。
车牌号码识别：将识别出的字符按照顺序组合成车牌号码。
采用计算机视觉技术识别的流程通常都包括车辆图像采集，定位，字符分割，光学字符识别，输出识别结果5个步骤。车辆图像的采集方式决定了车牌识别的技术路线。国际ITS通行的两条主流技术路线是自然光和红外光图像采集识别。自然光和红外光不会对人体产生不良的心理影响，也不会对环境产生新的电子污染，属于绿色环保技术。
自然光路线是指白天利用自然光线，夜间采用辅助照明光源，用彩色摄像机采集车辆真彩色图像，用彩色图像分析处理方法识别。自然光真彩色识别技术路线，与人眼感光习惯一致，并且，真彩色图像能够反映车辆应用 及其周围环境真实的图像信息，不仅可以用来识别照，而且可以用来识别照颜色、车流量、车型、车颜色等车辆特征。用一个摄像机采集的图像，同时实现所有前端基本视频信息采集、识别和人工辅助图像取证判别，可以前瞻性的为未来的智能交通系统工程预留接口。
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