常見問題
人類可以通過車牌識別各種算法來識別運行中車輛牌照特征，進而管控到高速公路上的安全管理。人們致力于研究車牌識別模式識別的理論與技術，一方面是為了讓車牌識別攝像機更智能化方向發展，另一方面則是滿足智能交通系統環境中所提出的各種不同的需求。
車牌識別系統可以分為幾個重要的環節，分別是圖像采集、車輛檢測、車牌定位、車牌字符分割和字符識別以及為了實現這些環節的功能。具體的識別流程圖如圖所示：
車牌識別系統環節結構圖車輛檢測：利用運動目標檢測技術對視頻序列圖像進行檢測，判斷提取包含運動車輛信息的關鍵識別幀。圖像采集：通過安裝在道路口或者是車輛出入通道的攝像機實時捕捉車輛視頻圖像，并傳輸到計算機上以便于實時的處理。
車牌定位：車牌定位是車牌識別算法流程中的一個關鍵環節，定位的準確性直接影響到后續環節的實現，實際拍攝條件的影響，如天氣，光照復雜背景都會對車牌定位產生影響。克服這些因素的影響，從車輛圖像中準確提取出車牌區域是車牌定位的中心任務。
字符分割：車牌識別系統定位出的車牌區域是一個完整的車牌，要對字符進行識別，就必須將車牌的每個字符準確的分割出來。字符分割就是從定位出來的車牌區域中，準確的分割出一個個的字符。
字符識別：對分割出來的車牌字符包括（漢字、字母、數字）逐個進行識別。并將識別結果保存起來作為車牌的最終識別結果。
車牌識別系統可以分為幾個重要的環節，分別是圖像采集、車輛檢測、車牌定位、車牌字符分割和字符識別以及為了實現這些環節的功能。具體的識別流程圖如圖所示：
車牌識別系統環節結構圖車輛檢測：利用運動目標檢測技術對視頻序列圖像進行檢測，判斷提取包含運動車輛信息的關鍵識別幀。圖像采集：通過安裝在道路口或者是車輛出入通道的攝像機實時捕捉車輛視頻圖像，并傳輸到計算機上以便于實時的處理。
車牌定位：車牌定位是車牌識別算法流程中的一個關鍵環節，定位的準確性直接影響到后續環節的實現，實際拍攝條件的影響，如天氣，光照復雜背景都會對車牌定位產生影響。克服這些因素的影響，從車輛圖像中準確提取出車牌區域是車牌定位的中心任務。
字符分割：車牌識別系統定位出的車牌區域是一個完整的車牌，要對字符進行識別，就必須將車牌的每個字符準確的分割出來。字符分割就是從定位出來的車牌區域中，準確的分割出一個個的字符。
字符識別：對分割出來的車牌字符包括（漢字、字母、數字）逐個進行識別。并將識別結果保存起來作為車牌的最終識別結果。
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