節(jié)能減排、低碳環(huán)保：通過車牌識別一體機的快速車牌識別，車輛進出無需頻繁剎車起步，減少碳排放量和車輛的損耗，降低PM2.5，共同創(chuàng)造綠色中國。

車牌識別系統(tǒng)的停車場管理：將車牌識別系統(tǒng)安裝于出入口，記錄車輛的牌照號碼、出入時間，并與自動門、欄桿機的控制設備結合，實現(xiàn)車輛的自動管理。應用于停車場可以實現(xiàn)自動計時收費，也可以自動計算可用車位數(shù)量并給出提示，實現(xiàn)停車收費自動管理節(jié)省人力、提率。

車牌識別系統(tǒng)的圖像采集
根據車輛檢測方式的不同，圖像采集一般分為兩種，一種是靜態(tài)模式下的圖像采集，通過車輛觸發(fā)地感線圈、紅外或雷達等裝置，給相機一個觸發(fā)信號，相機在接收到觸發(fā)信號后會抓拍一張圖像，該方法的優(yōu)點是觸發(fā)率高，性能穩(wěn)定，缺點是需要切割地面鋪設線圈，施工量大；另一種是視頻模式下的圖像采集，外部不需要任何觸發(fā)信號，相機會實時地記錄視頻流圖像，該方法的優(yōu)點是施工方便，不需要切割地面鋪設線圈，也不需要安裝車檢器等零部件，但其缺點也十分顯著，由于算法的極限，該方案的觸發(fā)率與識別率較之外設觸發(fā)都要低一些。北京中全清茂科技發(fā)展有限公司經過嚴格的算法優(yōu)化，這兩種圖像采集模式的識別率和穩(wěn)定性都。

車牌識別系統(tǒng)的車牌定位
從整個圖像中準確地檢測出車牌區(qū)域，是車牌識別過程的一個重要步驟，如果定位失敗或定位不完整，會直接導致終識別失敗。由于復雜的圖像背景，且要考慮不清晰車牌的定位，所以很容易把柵欄，廣告牌等噪聲當成車牌，所以如何排除這些偽車牌也是車牌定位的一個難點。為了提高定位的準確率和提高識別速度，一般的車牌識別系統(tǒng)都會設計一個外部接口，讓用戶自己根據現(xiàn)場環(huán)境設置不同的識別區(qū)域。

車牌識別系統(tǒng)的車牌校正
由于受拍攝角度、鏡頭等因素的影響，圖像中的車牌存在水平傾斜、垂直傾斜或梯形畸變等變形，這給后續(xù)的識別處理帶來了困難。如果在定位到車牌后*行車牌校正處理，這樣做有利于去除車牌邊框等噪聲，更有利于字符識別。目前常用校正方法有：Hough變換法，通過檢測車牌上下、左右邊框直線來計算傾斜角度；旋轉投影法，通過按不同角度將圖像在水平軸上進行垂直投影，其投影值為0的點數(shù)之和時的角度即為垂直傾斜角度，水平角度的計算方法與其相似；主成分分析法，根據車牌背景與字符交界處的顏色具有固定搭配這一特征、求出顏色對特征點的主成分方向即為車牌的水平傾斜角度；方差小法，根據字符在垂直方向投影點的坐標方差小導出垂直傾斜角的閉合表達式，從而確定垂直傾斜角度；透視變換，利用檢測到的車牌的四個頂點經過相關矩陣變換后實現(xiàn)車牌的畸變校正。

車牌識別系統(tǒng)的字符識別
對分割后的字符的灰度圖像進行歸一化處理，特征提取，然后經過機器學習或與字符數(shù)據庫模板進行匹配，后選取匹配度的結果作為識別結果。目前比較流行的字符識別算法有：模板匹配法、人工神經網絡法、支持向量機法和Adaboost分類法等。模板匹配法的優(yōu)點是識別速度快、方法簡單，缺點是對斷裂、污損等情況的處理有一些困難；人工神經網絡法學習能力強、適應性強、分類能力強但比較耗時；支持向量機法對于未見過的測試樣本具有更好的識別能力且需要較少的訓練樣本；Adaboost分類法能側重于比較重要的訓練數(shù)據，識別速度快、實時性較高。我國車牌由漢字、英文字母和阿拉伯數(shù)字3種字符組成，且具有統(tǒng)一的樣式，這也是識別過程的方便之處。但由于車牌很容易受外在環(huán)境的影響，出現(xiàn)模糊、斷裂、污損字符的情況，如何提高這類字符和易混淆字符的識別率，也是字符識別的難點之一。易混淆字符包括：0與D、0與Q、2與Z、8與B、5與S、6與G、4與A等。