車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率，一個(gè)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)是否實(shí)用，重要的指標(biāo)是識(shí)別率。國(guó)際交通技術(shù)部門(mén)做過(guò)的識(shí)別率指標(biāo)論述，要求是全天候全牌正確識(shí)別率85%～95%。為了測(cè)試一個(gè)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)識(shí)別率，需要將該系統(tǒng)安裝在一個(gè)實(shí)際應(yīng)用環(huán)境中，全天候運(yùn)行以上，采集至少1000輛自然車(chē)流通行時(shí)的照進(jìn)行識(shí)別，并且需要將車(chē)輛牌照?qǐng)D像和識(shí)別結(jié)果存儲(chǔ)下來(lái)，以便調(diào)取查看。然后，還需要得到實(shí)際通過(guò)的車(chē)輛圖像以及正確的人工識(shí)別結(jié)果。


其次，車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別速度也很關(guān)鍵。識(shí)別速度決定了一個(gè)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)是否能夠滿足實(shí)時(shí)實(shí)際應(yīng)用的要求。一個(gè)識(shí)別率很高的系統(tǒng)，如果需要幾秒鐘，甚至幾分鐘才能識(shí)別出結(jié)果，那么這個(gè)系統(tǒng)就會(huì)因?yàn)闈M足不了實(shí)際應(yīng)用中的實(shí)時(shí)要求而毫無(wú)實(shí)用意義。例如，在高速公路收費(fèi)中車(chē)牌識(shí)別應(yīng)用的作用之一是減少通行時(shí)間，速度是這一類(lèi)應(yīng)用里減少通行時(shí)間、避免車(chē)道堵車(chē)的有力保障。國(guó)際交通技術(shù)提出的識(shí)別速度是1秒以內(nèi)，越快越好。

車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的后臺(tái)管理。一個(gè)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的后臺(tái)管理體系，決定了這個(gè)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)是否好用。清楚地認(rèn)識(shí)到重要的一點(diǎn)是識(shí)別率達(dá)到是不可能的，照污損、模糊、遮擋，以及天氣原因都可能會(huì)影響到車(chē)牌識(shí)別，而需要做的就是盡可能多的對(duì)“問(wèn)題”進(jìn)行預(yù)先分析，達(dá)到盡可能識(shí)別準(zhǔn)確。

車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)治理非法客運(yùn) 已初顯效果
克隆車(chē)、載客不打表、拒載……由于地理位置特殊，長(zhǎng)期以來(lái)，陸家嘴地區(qū)一到晚上就會(huì)出現(xiàn)“打車(chē)難”問(wèn)題，其中還伴隨著各種違法違規(guī)現(xiàn)象。

車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的工作原理是怎么樣呢？
近年來(lái)隨著社會(huì)的發(fā)展、汽車(chē)數(shù)量逞幾何倍增，對(duì)于交通的管理、車(chē)輛的停車(chē)管理還有收費(fèi)的管理要求也隨著汽車(chē)數(shù)量的增加而要求更高。

作為全新技術(shù)算法識(shí)別的一種模式，在智能化的交通領(lǐng)域可以得到廣泛的應(yīng)用。
完整的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)它包括：圖像抓拍、車(chē)牌識(shí)別、車(chē)輛檢測(cè)、數(shù)據(jù)傳輸?shù)葞拙植拷M成。車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)也包括字符算法、定位算法、和光學(xué)字符算法等。當(dāng)車(chē)輛檢測(cè)局部信息時(shí)觸發(fā)圖像采集單元進(jìn)行采集。系統(tǒng)的采集單元會(huì)自動(dòng)的對(duì)圖像影像進(jìn)行預(yù)處理，完夠定位出車(chē)輛的位置，然而再把識(shí)別出來(lái)的字符進(jìn)行分割再進(jìn)行對(duì)比，然而組成號(hào)的輸出。能識(shí)別輸出步驟通常會(huì)有以下幾點(diǎn)：
車(chē)輛檢測(cè)：可采用地線圈檢測(cè)、檢測(cè)技術(shù)、紅外檢測(cè)、視頻檢測(cè)等多種方式感知車(chē)輛的經(jīng)過(guò)，而且還觸發(fā)攝像機(jī)對(duì)車(chē)輛進(jìn)行抓拍采集。
圖像采集：經(jīng)過(guò)攝像抓拍主機(jī)對(duì)通行車(chē)輛實(shí)時(shí)采集、不連續(xù)記載。
預(yù)處置：自動(dòng)曝光、自動(dòng)白均衡、噪聲過(guò)濾以及邊緣加強(qiáng)、伽馬校正、比照度調(diào)整等。
定位：在經(jīng)過(guò)圖像預(yù)處置之后對(duì)圖像進(jìn)行行列掃描確定區(qū)域位置。
字符的分割：在圖像中定位出車(chē)輛的所在區(qū)域后，經(jīng)過(guò)第二值化和灰度化的處理能夠準(zhǔn)確定位到字符區(qū)域，然后依據(jù)字符尺寸特征來(lái)進(jìn)行字符分割。
字符辨認(rèn)：對(duì)分割后的字符縮放、特征提取，與字符數(shù)據(jù)庫(kù)模板中的規(guī)范字符表達(dá)方式停止匹配判別。
結(jié)果輸出：將辨認(rèn)的結(jié)果以文本格式輸出。