随着汽车在人们的工作、生产和生活中扮演着越来越重要的角色，车牌识别系统生产厂家，汽车的保有量也在急速增加。
公司将从“需求管理”的概念出发，推出“车牌识别道路综合机器系统”。
由此带来的交通管理问题也变得越来越复杂，智能交通系统的建立是很好的解决问题的方法。
而车牌识别技术在智能交通系统中占有十分重要的地位。
停车厂、收费站、生产企业的门禁管理都有车牌识别技术的身影。
在车辆车牌识别技术中的图像提取、字符分割起、字符识别过程中，数字图像处理技术起到了重要作用。
车牌识别收费系统管理入口和出口车辆的权利和费用，并且根据车牌号码授权固定车辆。
但由于图像提取出现场可能存在因时间、光线、天气的变化而造成的干扰使车牌成像效果较差的问题。
所以目前现有的车牌识别系统都存在因环境变化而产生的识别率变化的问题。
字符识别：对分割之后的字符进行收缩、提取字符的特性，车牌识别系统报价，分类之后与数据库中标准的字符进行比对，后识别出字符的图像，这是字符识别的整个过程。
可见，在实际交通管理应用中，基于PC机平台的车牌识别系统具有很多限制与缺陷。
字符识别的两个重要点为字符特征提取和模式的匹配，该体系主要有以下几种方式：一种方式是用字符的结构特性及其变换进行特征提取，电子车牌识别系统，这种方式对于字符的倾斜以及字符的变形等等都有很高的兼容性，但它在运算过程中太复杂，且对计算机的性能要求很严格。
另一种方式是统计字符特征对其特征进行提取，目前，大部分的字符识别都运用了这种方式。
在字符特征提取中，长垣车牌识别系统，能够借助字符投影的特征及轮廓特征构成字符特征的矢量，然后对汽车牌照字符的特征进行匹配，这样就拥有了清晰的识别率。
定位模块的基础功能，属于在整体车辆图像之内探寻对应的车牌并且进行对应的提取操作，实际输入的属于整体车辆的图像，而终输出的则属于车牌位置的图像。
从人们的一个体验上来说，无人值守停车场车牌识别系统是车主很受欢迎的一套智能停车场管理系统之一。
字符切分模块则属于先针对图像开展配套的二值化操作，之后在二值图像之内将字符进行对应的分割操作，实际输入的属于车牌图像，而输出获得的则属于字符图像。
识别的功能核心属于针对字符的配套识别操作，同时在其中获取配套的结果。
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但是车辆如果严重chao速，摄像设备所拍到的图像的清晰度很差，所以车牌自动识别系统的识别率和识别速度一直未能大幅提高。
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