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基于计算机视觉技术的车牌识别系统通常包括图像采集、定位、字符分割、光学字符识别五个步骤。汽车图像采集模式决定车牌识别技术路线。国际上的两条主要技术路线是自然光和红外图像的获取和识别。自然光和红外光不会对人体产生的心理影响，也不会对环境产生新的电子污染，属于绿色环保技术。
自然光路是指白天利用自然光、夜间照源、彩色摄像机采集车辆的真实彩像，并通过彩像分析处理方法对进行识别的方法。自然光真彩色识别技术路线，与人眼感光习惯一致，真彩像可以反映车辆及其周围环境的图像信息，不仅可以用来识别，并可用于识别颜色、车、数车模型，如颜色特征。
在传统的经营管理模式下，停车收费系统普遍存在形式单一、停车收费高峰遇零、容易出现交通拥堵、应急能力差等问题。自动识别系统具有很高的智能性，可以避免这些问题。
车牌识别系统的工作原理是通过摄像机的动态态图像或视频，并自动处理和识别和车辆信息如颜色，使车辆进入和离开，没有停止，通过自动识别车辆已支付，甚至在车的峰值也赢得不会造成拥堵现象。
车牌识别系统的采集单元会自动的对图像影像进行预处理，完够定位出车辆的位置，然而再把识别出来的字符进行分割再进行对比，然而组成号的输出。能识别输出步骤通常会有以下几点：
车辆检测：可采用地线圈检测、检测技术、红外检测、视频检测等多种方式感知车辆的经过，而且还触发摄像机对车辆进行抓拍采集。
图像采集：经过摄像抓拍主机对通行车辆实时采集、不连续记载。
预处置：自动曝光、自动白均衡、噪声过滤以及边缘加强、伽马校正、比照度调整等。
定位：在经过图像预处置之后对图像进行行列扫描确定区域位置。
字符的分割：在图像中定位出车辆的所在区域后，经过第二值化和灰度化的处理能够准确定位到字符区域，然后依据字符尺寸特征来进行字符分割。
字符辨认：对分割后的字符缩放、特征提取，与字符数据库模板中的规范字符表达方式停止匹配判别。
结果输出：将辨认的结果以文本格式输出。
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