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智能车牌识别系统是一种利用计算机视觉和人工智能技术，对车辆的车牌进行自动识别和识别结果的处理的系统。
智能车牌识别系统通常包括以下几个主要模块：
1. 图像获取：通过摄像头或其他图像采集设备获取车辆的图像。
2. 车牌定位：利用图像处理和计算机视觉技术，对车辆图像中的车牌进行定位和提取。
3. 字符分割：对提取到的车牌图像进行字符分割，将每个字符分割出来。
4. 字符识别：利用机器学习或深度学习算法，对分割出来的字符进行识别，得到车牌号码。
5. 识别结果处理：对识别出来的车牌号码进行校验和处理，可以进行格式化、存储、传输等操作。
智能车牌识别系统可以应用于交通管理、停车场管理、安防监控等领域。它可以实现对车辆的自动识别和记录，提高交通管理的效率和准确性。同时，它也可以用于车辆的追踪和监控，提供安全保障和防范犯罪的功能。
功能模块：
人脸捕获与跟踪
人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来，并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术，当的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。
人脸识别比对
人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。核实式是对指将捕获得到的人像或是的人像与数据库中已登记的某一对像作比对核实确定其是否为同一人。搜索式的比对是指，从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有的人像存在。
人脸建模与检索
系统可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征，并将其生脸模板（人脸特征文件）保存到数据库中。在进行人脸搜索时（搜索式），将的人像进行建模，再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别，终将根据所比对的相似值列出相似的人员列表。
鉴别
系统可以识别得出摄像头前的人是一个真正的人还是一张照片。以此杜绝使用者用照片作假。此项技术需要使用者作脸部表情的配合动作。
图像质量检测
图像质量的好坏直接影响到识别的效果，图像质量的检测功能能对即将进行比对的照片进行图像质量评估，并给出相应的建议值来识别。
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。
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