字符识别 牌照字符识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与的模板进行匹配，选择佳匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种:一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。车牌识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率，也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像利于识别。

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　　车牌识别技术结合测速设备可以用于车辆超速违章处罚，一般用于高速公路。具体应用是:在路上设置测速监测点，抓拍超速的车辆并识别车牌号码，将违章车辆的牌照号码及图片发往各出口；在各出口设置处罚点，用车牌识别设备识别通过车辆并将号码与已经收到的超速车辆的号码比对，一旦号码相同即启动警示设备通知执法人员处理。与传统的超速监测方式相比，这种应用可以节省警力，降低执法人员的工作强度，而且、、隐蔽，司机需时刻提醒自己不能超速，大地减少了因超速引发的事故。

　　1、车辆在进入识别区域内，应将车牌对准摄像机位置，以达到识别，如系统无法识别，车辆需退出识别区域范围，重新进入识别区域内；2、车辆车牌掉漆、磨损严重，车牌比较脏会降低识别系统的识别效果，导致识别有误，车辆不能出入。3、遇到雨、雪天气会降低摄像机识别系统的识别效果；4、所安装摄像机识别系统识别区域为4.5米，超过4.5米范围不能识别；5、车辆出入时需一车一杆，严禁跟车进入，否则摄像机系统无法识别；