作為智能交通系統中的重要組成部分之一的車牌自動識別技術，目前已被廣泛應用于城市道路監(jiān)控、高速公路收費與監(jiān)控、小區(qū)與停車場出入口管理、治安卡口等場合，成為研究的熱點。

車牌識別技術是利用計算機等輔助設備進行的自動汽車牌照自動識別就是在裝備了數字攝像設備和計算機信息管理系統等軟硬件平臺的基礎之上，通過對車輛圖像的采集，采用先進的圖像處理、模式識別和人工智能技術，在圖像中找到車牌的位置，提取出組成車牌號碼的全部字符圖像，再識別出車牌中的文字、字母和數字，然后給出車牌的真實號碼。

作為智能交通系統中的重要組成部分之一的車牌自動識別技術，目前已被廣泛應用于城市道路監(jiān)控、高速公路收費與監(jiān)控、小區(qū)與停車場出入口管理、治安卡口等場合，成為研究的熱點。

高速公路違規(guī)抓拍系統

系統抓拍違規(guī)的車輛和識別車牌號碼,并通過專網將違規(guī)車輛的車牌號碼傳達到各出口處罰點,各出口處罰點用車牌識別設備對出口車輛進行車牌識別,與己經收到的違規(guī)車輛的號碼對比,一旦號碼相同立即報警。

車牌識別系統采用高度模塊化的設計，將車牌識別過程的各個環(huán)節(jié)各自作為一個獨立的模塊。

車牌切分模塊

車牌系統的車牌切分模塊利用了車牌文字的灰度、顏色、邊緣分布等各種特征，能較好地抑制車牌周圍其他噪聲的影響，并能容忍一定傾斜角度的車牌。這一算法有利于類似移動式稽查這種車牌圖像噪聲較大的應用。

車牌跟蹤模塊

車牌跟蹤模塊記錄下車輛行駛過程中每一幀中該車車牌的位置以及外觀、識別結果、可信度等各種歷史信息。由于車牌跟蹤模塊采用了具有一定容錯能力的運動模型和更新模型，使得那些被短時間遮擋或瞬間模糊的車牌仍能被正確地跟蹤和預測，只輸出一個識別結果。

車輛檢測可以采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測技術、視頻檢測等多種方式。采用視頻檢測可以避免破壞路面、不必附加外部檢測設備、不需矯正觸發(fā)位置、節(jié)省開支，而且更適合移動式、便攜式應用的要求。

系統進行視頻車輛檢測，需要具備很高的處理速度并采用算法，在基本不丟幀的情況下實現圖像采集、處理。若處理速度慢，則導致丟幀，使系統無法檢測到行駛速度較快的車輛，同時也難以保證在有利于識別的位置開始識別處理，影響系統識別率。因此，將視頻車輛檢測與牌照自動識別相結合具備一定的技術難度。