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车牌识别系统是一种基于计算机视觉技术和机器学习算法的系统，用于自动识别车辆上的车牌信息。它通过摄像头或其他图像采集设备获取车辆图像，然后使用图像处理和模式识别算法对车牌进行分割和识别，终输出车牌的文字信息。 车牌识别系统通常包括以下几个主要步骤：
1. 图像采集：使用摄像头或其他图像采集设备获取车辆图像。
2. 图像预处理：对采集到的图像进行一系列的预处理操作，如灰度化、图像增强、噪声去除等，以提高后续处理的效果。
3. 车牌定位：通过图像处理算法，对图像中的车牌进行定位和分割，找到车牌的位置。
4. 字符分割：将车牌中的字符分割开来，以便后续对每个字符进行立识别。
5. 字符识别：对每个字符进行识别，通常使用机器学习算法，如卷积神经网络（CNN）等。
6. 结果输出：将识别到的字符组合起来，输出终的车牌文字信息。
车牌识别系统在交通管理、停车场管理、安防监控等领域具有广泛的应用，可以提高工作效率和智能化水平。

车牌识别系统广泛应用于交通管理、停车场管理、安防监控等领域，可以提高工作效率和准确性，减少人工干预和错误。同时，随着人工智能技术的发展，车牌识别系统也在不断进化和优化，具备了更高的识别精度和更广泛的适应性。

车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车的车牌号码，从而完成识别过程。

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，而且安全、、隐蔽，司机需时刻提醒自己不能超速，地减少了因超速引发的事故。
高速公路收费管理
在高速路的各个出入口安装车牌识别设备，车辆驶入时识别车辆牌照将入口资料存入收费系统，车辆到达出口时再次识别其牌照并根据牌照信息调用入口资料，结合出入口资料实现收费管理。这种应用可以实现自动计费并可防止作弊，避免了应收款的流失。
在交通管理系统中可以将车辆在某条道路的平均旅行时间作为判断该道路拥堵状况的一个参数。安装车牌识别设备于道路的起止点，识读所有通过车辆并将牌照号码传回交通指挥中心，指挥中心的管理系统根据这些结果就可计算出车辆平均旅行时间。