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识别速度决定了一个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。例如，在高速公路收费中车牌识别应用的作用之一是减少通行时间，速度是这一类应用里减少通行时间、避免车道堵车的有力保障。

国际交通技术提出的识别速度是1秒以内，越快越好。

一个车牌识别系统的后台管理体系，决定了这个车牌识别系统是否好用。清楚地认识到重要的一点是识别率达到是不可能的，因为车牌照污损、模糊、遮挡，或者天气也许很糟（下雪﹑冰雹﹑大雾等等）。后台管理体系的功能应该包括：

1、识别结果和车辆图像数据的可靠存储，当多功能的系统操作使得网络出差错时能保护图像数据不会丢失，同时便于事后人工排查；

2、有效的自动比对和查询技术，被识别的车牌照号码要同数据库中成千上万的车牌号码自动比对和提示报警，如果车牌照号码没有被正确读取时就要采用模糊查询技术才能得出相对“佳”的比对结果；

3、一个好的车牌识别系统对于联网运行，还需要提供实时通信、网络安全、远程维护、动态数据交互、数据库自动更新、硬件参数设置、系统故障诊断。

由于道路上24小时都通车，车牌识别系统需要全天时、全天候工作，为保障夜间识别准确率，还会配备LED频闪灯或闪光灯来补光。

车辆检测：可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过，并触发图像采集抓拍。

图像采集：通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断记录、采集。

预处理：噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等。

车牌定位：在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，确定车牌区域。

字符分割：在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、二值化等处理，定位字符区域，然后根据字符尺寸特征进行字符分割。

字符识别：对分割后的字符进行缩放、特征提取，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。

结果输出：将车牌识别的结果以文本格式输出。

目前车辆自动识别技术已经广泛运用到智能交通行业的各个领域，并起到了重要作用。相信随着科技的发展，需求的提升，车辆自动识别技术会向智能化、人性化等领域发展。

山东车牌识别技术主要包括以下几个步骤：图像获取、车牌定位、字符分割和字符识别。图像获取是通过摄像头或者其他设备获取车辆的图片或视频流。车牌定位是在图像中找到车牌的位置，通常采用边缘检测、颜色分析等方法。字符分割是将车牌中的字符分割开来，以便后续的字符识别。字符识别是通过模式匹配、深度学习等技术，将分割后的字符识别为具体的数字和字母。
车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%。
车牌识别系统的特点包括：
1. ：车牌识别系统能够准确地识别车辆的号码，实现的识别效果。
2. 实时性：车牌识别系统能够实时地对车辆的进行识别，快速地获取车辆信息。
3. 自动化：车牌识别系统能够自动地完成的识别过程，无需人工干预，提高了工作效率。
4. 多样性：车牌识别系统能够适应不同地区、不同类型的，具有较强的适应性。
5. ：车牌识别系统能够同时处理多个车辆的车牌识别任务，提高了处理效率。
6. 可靠性：车牌识别系统能够在天气条件下都能正常工作，具有较高的可靠性。
7. 数据化：车牌识别系统能够将识别到的号码与其他车辆信息进行关联，实现数据化管理。
8. 安全性：车牌识别系统能够通过号码对车辆进行有效的监控和管理，提高了交通安全性。

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