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车牌识别识别方法详解：各地采用的车牌识别策略有所不同，关键在于区分车辆的初始识别信息。在中国，普通车辆的车牌由两部分组成：一是代表省份和城市的汉字，二是车辆序列号，通常由数字和字母构成，共计五位，新能源车辆则多一位数以示区别。
车牌识别预处理环节。在这一步骤中，系统会对采集到的图像进行一系列的处理，包括噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正等。这些处理能够消除图像中的干扰因素，提高图像的质量，为后续的车牌定位提供良好的基础。
车牌定位是车牌识别过程中的关键步骤。系统会在经过预处理的图像上进行行列扫描，通过特定的算法和模型，确定车牌区域的位置。这一过程需要的定位和识别能力，以确保能够准确地找到车牌的位置。
车牌管理系统还有车位引导的功能，车主可以通过引导屏幕，了解停车场车位情况，方便停车。车牌识别系统采用现代管理方法，对车辆和人员科学管理，减少了停车排队拥堵现象，提高车辆管理的安全性。
车牌识别系统是一种图像分析识别系统，高速摄像机通过地感或视频触后抓取车辆的图片，通过车牌识别系统分析获取车辆牌照信息；早期此项技术仅应用于道路违章抓拍取证；之后结合停车场收费系统实现无卡全视频计费，因无需磁卡作为介质用户体验好，整体通行效率也获得较大提升，快速在全国普及，发展到目前“车牌识别系统”已经不仅仅是图像分析系统的含义，通常大家在说“车牌识别系统”时，实际上是“停车场收费系统”的含义；目前在民用市场领域主要的应用环境是商业、小区、园区、学校和医院等，针对不同环境需求，车牌是识别系统的功能也会针对性的给出相应的解决方案，通过智能化的方式达成降本增效的结果。
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%。
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