車牌識(shí)別系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中可能會(huì)面臨諸多問(wèn)題，但通過(guò)采取有效的解決辦法，如優(yōu)化環(huán)境條件、解決車牌自身問(wèn)題、改進(jìn)硬件設(shè)備、優(yōu)化軟件算法以及進(jìn)行系統(tǒng)集成與優(yōu)化等，可以顯著提高車牌識(shí)別系統(tǒng)的準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性和可靠性。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和創(chuàng)新，相信車牌識(shí)別系統(tǒng)將會(huì)在智能交通領(lǐng)域發(fā)揮更加重要的作用。

車牌識(shí)別系統(tǒng)的字符識(shí)別
對(duì)分割后的字符的灰度圖像進(jìn)行歸一化處理，特征提取，然后經(jīng)過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)或與字符數(shù)據(jù)庫(kù)模板進(jìn)行匹配，后選取匹配度的結(jié)果作為識(shí)別結(jié)果。目前比較流行的字符識(shí)別算法有：模板匹配法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、支持向量機(jī)法和Adaboost分類法等。模板匹配法的優(yōu)點(diǎn)是識(shí)別速度快、方法簡(jiǎn)單，缺點(diǎn)是對(duì)斷裂、污損等情況的處理有一些困難；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法學(xué)習(xí)能力強(qiáng)、適應(yīng)性強(qiáng)、分類能力強(qiáng)但比較耗時(shí)；支持向量機(jī)法對(duì)于未見(jiàn)過(guò)的測(cè)試樣本具有更好的識(shí)別能力且需要較少的訓(xùn)練樣本；Adaboost分類法能側(cè)重于比較重要的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，識(shí)別速度快、實(shí)時(shí)性較高。我國(guó)車牌由漢字、英文字母和阿拉伯?dāng)?shù)字3種字符組成，且具有統(tǒng)一的樣式，這也是識(shí)別過(guò)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(shí)別率，也是字符識(shí)別的難點(diǎn)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。

遠(yuǎn)程監(jiān)控和管理** 通過(guò)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，管理人員可以在遠(yuǎn)程對(duì)智能車牌識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行監(jiān)控和管理，實(shí)時(shí)掌握系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)和車輛通行情況。遠(yuǎn)程管理功能方便了管理人員的工作，提高了管理效率，同時(shí)也降低了維護(hù)成本。

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