车牌识别系统是一种利用数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术，自动检测受监控路面上的车辆并提取车辆牌照信息的设备。车牌识别系统广泛应用于现代智能交通系统中，能够实现停车场收费管理、交通流量控制、车辆定位、汽车防盗、道路超速自动化监管、闯红灯电子警察、高速公路收费站等众多领域。车牌识别系统的识别流程通常包括车辆图像采集、车牌定位、字符分割、光学字符识别和输出识别结果等步骤。车牌识别系统需要克服牌照质量和拍摄质量的影响，提高识别率。
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车牌识别系统的工作原理是：首先，通过摄像头捕捉车辆图像，然后将图像传输到图像处理单元；软件对图像进行预处理，增强图像质量，然后定位车牌区域；定位后，车牌识别系统将车牌上的字符进行分割，并对每个字符进行识别；最后，识别出的车牌信息被存储在数据库中，并可用于交通管理、停车管理、车辆追踪等多种应用。车牌识别系统通过分析摄像机拍摄的车辆图像或视频序列，提取每辆汽车唯一的车牌号码。车牌识别系统可以全天不间断工作，错误率极低，适应高速行驶的车辆，且不影响正常交通，具有较高的保密性。车牌识别系统的硬件基础包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备以及处理车牌号码的计算机等。软件核心则包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。车牌识别系统通过车辆检测、图像采集、车牌识别等步骤完成识别过程，其中车辆检测可以采用多种方式，如埋地线圈检测、红外检测、雷达检测、视频检测等。
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车牌识别系统常用的三种识别模式是视频流识别、地感线圈识别、视频流+地感识别。视频流识别安装工程量最小，但容易受车速和车辆数量影响；地感线圈识别识别效果好，但成本高且不适用于某些现场；视频流+地感识别效果最好，但成本最高。据调查数据，目前采用视频流+地感识别模式的车牌识别系统市场份额最大，超过85%。车牌识别系统的应用场景非常广泛，包括红停车场出入口、高速收费站和红绿灯路口。在停车场出入口，车牌识别系统可以迅速识别内部车辆并放行，解决拥堵问题；在高速收费站，车牌识别系统可以减少人员投入，解决堵车问题；在红绿灯路口，车牌识别系统可以减少车辆闯红灯的次数，保证行人安全过马路。
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在实际应用中，车牌识别系统可以大大提高交通管理的效率，减少交通拥堵，提高道路安全。同时，车牌识别系统也为执法部门提供了强有力的工具，帮助打击交通违法行为，如逃费、超速等。随着人工智能技术的发展，车牌识别系统的准确率和识别速度不断提高，应用范围也越来越广泛。另外，深度学习技术也被应用于车牌识别系统中，提升了识别的效率和准确率。车牌识别系统是智能交通系统的重要组成部分，对于维护停车场自动化运作、智能交通管理、道路安全、城市治安以及防止交通堵塞具有重要意义。
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