车牌识别系统应用于停车场管理，传统的手动登记模式由自动车牌识别模式代替，从而实现智能车辆管理模式。通过自动识别车牌号码，自动登记，自动比对，人工智能车牌识别，系统可实现自动升降，自动计费，用户身份自动验证，车内外车辆自动识别，车辆数字自动计算，自动报警等多项功能。其他智能功能。车牌字符识别;?该方法主要基于模板匹配算法和基于人工神经网络的算法。基于模板匹配算法，首先将分割后的字符二值化并缩放到字符数据库中模板的大小，然后与所有模板匹配，以选择较佳匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先提取字符，然后利用获得的特征训练神经网络分配器；另一种方法是直接将图像输入网络，网络自动实现特征提取，直到识别结果为止。在实际应用中，车牌识别系统的识别率也与车牌质量和拍摄质量密切相关。车牌的质量会受到各种因素的影响，如生锈，污渍，油漆剥落，字体褪色，车牌遮挡，车牌倾斜，高光反射，多牌照，等；实际的拍摄过程也会受到环境亮度，拍摄方式，车速等因素的影响。这些影响因素在不同程度上降低了车牌识别识别率，这也是车牌识别系统的难点和挑战。为了提高识别率，除了不断改进识别算法外，我们还应该找到克服各种光照条件的方法，使收集的图像较有利于识别。

 如果处理速度慢，则引起帧丢失，使得系统无法以更快的行进速度检测到车辆，并且也难以确保识别处理在有利于识别的位置处开始，这影响了系统识别率。因此，将视频车辆检测与自动车牌识别相结合具有一定的技术难度。一些车牌识别系统还具有通过视频图像判断是否有车的功能，这被称为视频车辆检测。完整的车牌识别系统应包括几个部分，如车辆检测，图像采集和车牌识别。车牌定位：?在自然环境中，汽车图像背景复杂，照明不均匀。如何准确确定自然背景下的车牌面积是整个识别过程的关键。首先，对收集的视频图像进行大规模相关搜索，找到符合车牌特征的一些区域作为候选区域，然后进一步分析和判断候选区域，较后确定较佳区域。选择作为牌照区域，并将其与图像分开。

 如果处理速度慢，则引起帧丢失，使得系统无法以更快的行进速度检测到车辆，并且也难以确保识别处理在有利于识别的位置处开始，这影响了系统识别率。因此，将视频车辆检测与自动车牌识别相结合具有一定的技术难度。车牌字符分割：在完成牌照区域的定位之后，将牌照区域划分为单独的字符然后识别。字符分割通常使用垂直投影。由于角色在垂直方向上的投影必须占据角色之间的局部较小值或角色内的间隙，因此该位置应满足角色的字符写入格式，字符，大小限制和一些其他条件。垂直投影法对复杂环境下汽车图像的字符分割有很好的效果。为了进行车牌识别，需要以下基本步骤：

?1）车牌定位，定位车牌中的车牌位置；

?2）车牌字符分开，车牌中的字符分开；

?3）车牌字符识别，识别划分的字符，较后形成车牌号码。

?在车牌识别过程中，根据不同的算法识别车牌颜色，这些算法可以在上述不同的步骤中实现，通常与车牌识别和相互验证协作。

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