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车牌识别系统识别原理流程：
车牌自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备（监测车辆是否进入视野）、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机（如计算机）等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些车牌识别系统还具有通过视频图像判断是否有车的功能称之为视频车辆检测。一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分(如图1所示)。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。车牌识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。

纯车牌识别系统
纯车牌识别系统通过优化出入通规划、提高出入口通行效率、减少车辆停车和起步、收费和减少取卡取票时间来形成一种立体的停车场系统，从而实现停车场的智能管理，是基于码识别技术的一种提升，但同时对码识别率有很高的要求。

基本介绍
系统应用
(1)车辆进出免取卡(票)，减少通行时间，可支持不停车识别进出；
(2)整套系统结构简单，出入口直接由电脑控制，大大提高管理效率；
(3)收费只要报出码，出场自动放行；
(4)减少人工和IC卡等资源；
(5)可在一定程度上缓解停车难的问题。
优势编辑
纯车牌识别系统的优势在于可以把卡和车对应起来，使管理提高一个档次，卡和车的对应的优点在于长租卡须和车配合使用，杜绝一卡多车使用的漏洞，增加停车费的收取，同时自动比对进出车辆，防止偷盗事件的发生。
劣势编辑
(1)识别率达不到，不能识别的车辆会出现“进不来”或出不去的现象；
(2)对于部分无或严重破损的车辆，需要另外的管理机制；
(3)如果识别不了的车辆自动放行，就会导致“停车”现象；
发展
(1)关键还是识别率，所以应用纯车牌识别系统的核心是要一套高识别率的车牌识别产品，国内识别率能达到90%以上的识别率的就很少，而纯车牌识别系统一般要求98%以上的识别率，国内当前能达到这个标准的只有火眼臻睛车牌识别等少数几家；
(2)再的技术也达不到的识别率，比如无牌车或者肉眼都不能识别的，所以需要一套好的“非车牌识别处理机制”，该机制大部分需要在非车牌识别的软件层来解决，但好的车牌识别产品，可以有效的协助，比如“车型识别与触发”功能，也就是依据车型对车辆进行进入管理，但这项技术比车牌识别本身难度还要更高，国内着手研究的公司就很少，准备率高的就更少了，火眼臻睛可能是少数几家具备这项技术并准备率还不错的公司了，反而像国内早期的公司还落后了。
纯码识别系统通过智能化的系统管理方式，实现了对车辆的进出场进行快速的处理和收费，从而提升智能化管理水平，能够广泛应用于小区、、企事业单位、酒店、商超、港口码头和旅游景区等。但其核心依然体现在高识别率上，只有识别率达到一定高度，未来在停车场管理领域中才能得到更为广泛的应用，继续体现其更大的价值。

车牌识别系统方案开发

车牌识别技术结合电子不停车收费系统识别车辆，过往车辆通过道口时无须停车，即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。在车场管理中，为提高出入口车辆通行效率，车牌识别针对无需收停车费的车辆，建设无人值守的快速通道，免取卡、不停车的出入体验，正改变出入停车场的管理模式。

车辆牌是全世界对车辆身份识别的标记，它的特殊性和重要性决定了车牌识别系统成为城市智能交通管理系统中不可或缺的重要组成部分。车牌识别系统为自动化的智能交通管理提供了、实用的手段。

目前市场中车牌识别系统主要应用范围包括：
1、交通路口的智能化交通管理
2、现代住宅小区、停车场、重要单位的汽车出入口管理
3、道路治安卡口抓拍识别，车流量监测
4、交通信息的自动采集
5、路桥、等卡口的自动收费系统
6、警方及其它执法设立临时稽查站，对来往车辆实施稽查，识别待查车辆;

在本方案中，车牌识别系统主要功能包括：
1、违法黑牌车辆的识别。
2、车辆识别信息与车管所车辆信息的联动控制
3、车辆行驶方向判断监测
4、车辆牌照自动识别，信息包括完整的牌照信息，颜色、字符、汉字、数字。
5、车速的自动检测。

识别技术的实现原理和实现方式
车辆牌照的识别是基于图像分割和图像识别理论，对含有车辆牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。

车牌识别系统实现的方式主要分为两种：一种是静态图像图片的识别，另一种是动态视频流的实时识别。静态图像识别技术的识别有效率较大程度上受限于图像的抓拍质量，为单帧图像识别，目前市场产品识别速度平均为200毫秒;而动态视频流的识别技术适应性较强，识别速度快，它实现了对视频每一帧图像进行识别，增加识别比对次数，择优选取，关键在于较少的受到单帧图像质量的影响，目前市场产品识别较好的时间为10毫秒。
识别步骤概括为：定位、提取、字符识别。三个步骤地识别工作相辅相成，各自的有效率都较高，整体的识别率才会提高。识别速度的快慢取决于字符识别，字符的识别目前的主要应用技术为比对识别样本库，即将所有的字符建立样本库，字符提取后通过比对样本库实现字符的判断，识别过程中将产生可信度、倾斜度等中间结果值;另一种是基于字符结构知识的字符识别技术，更加有效的提高识别速率和准确率，适应性较强。

车牌识别系统的优劣主要由二个关键性能参数共同决定：识别率、识别速度。

1、识别速度
识别速度决定了车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。一个识别率很高的系统，如果需要几秒钟，甚至几分钟才能识别出结果，那么这个系统就会因为满足不了实际应用中的实时要求而毫无实用意义。国际交通技术提出的识别速度是1秒以内，越快越好。目前市场的车牌识别系统在实际应用中识别速度平均为200毫秒。较好的车牌识别系统已经达到了10毫秒的快速识别时间，实际应用识别速度能够达到平均40毫秒。

2、识别率
车牌识别系统是否实用，重要的指标是识别率。国际公认的识别率指标要求是全天候全牌正确识别率85%～95%。识别率的统计也分为以下三种方式：
a、自然流量识别率=识别的总数/实际通过的车辆总数
b、全牌识别准确率=全牌正确识别的总数/人工识别读取的总数
c、可识别率=人工正确读取的总数/实际通过的车辆总数
这三个指标决定了车牌识别系统的识别率。

车牌识别在治安卡口系统中的应用
　　车牌识别系统目前已经成熟应用于各类的智能交通、安防系统中，对图像、视频中的车辆牌进行自动的检测识别.典型的应用系统为：闯红灯自动监测系统，机动车超速监测系统，机动车逆行、压线监测系统，电子系统，治安卡口系统等智能交通系统。

　　较为典型的应用为治安卡口系统，该系统如果没有车牌识别技术，就没有真正意义上的自动化智能。一个完善的治安卡口管理系统应该具备自动识别、卡口应用系统和中心联理三个主要功能。车牌识别是其中为重要的一部分，只有达到快速实用识别技术指标的卡口系统才能有效的实现自动比对，避免出现大量的误报。同时，识别速度快，系统需要占用的系统资源就少、人工介入的可能性就小，系统网络的运行负担也相应减小。车牌识别的优劣直接影响的卡口系统的整体性能。

　　在本方案中研发的治安卡口系统就充分发挥了车牌识别技术和分布式架构设计的优势，搭建了统一的卡口系统平台。具备了汽车图像记录、速度测定、牌识别、自动、数据管理、流量统计、远程维护等综合性的业务功能，已被广泛应用于国道、省道、高速公路等路路面的交通事故预防和有关车辆案件的侦破。整个系统的运行都是围绕着码这个核心，码识别的就直接影响了系统的整体性能。