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车辆识别系统是一种利用计算机视觉技术来自动识别车辆特征的系统。其中，自动识别车牌是其中的一个重要功能。
自动识别车牌的过程主要包括以下几个步骤：
1. 图像采集：通过摄像头或其他设备采集车辆图像。
2. 图像处理：对采集到的车辆图像进行预处理，包括图像增强、噪声去除、图像平滑等操作，以提高车牌识别的准确率。
3. 车牌定位：通过图像处理和特征提取等技术，自动定位车牌在图像中的位置。
4. 字符分割：将车牌图像中的字符分割开来，以便进行字符识别。
5. 字符识别：使用光学字符识别（OCR）等技术，对分割出来的字符进行识别。
6. 车牌识别：将识别出来的字符组合成车牌号码，完成车牌识别过程。
自动识别车牌在智能交通管理、车辆追踪、停车场管理等领域有着广泛的应用。
车牌识别系统于是出现了两种产品形式，一种是软硬件一体，或者用硬件实现识别功能模块，形成一个全硬件的识别器，例如DSP。另外一种形式是开放式的软、硬件体系，即硬件采用标准工业产品，软件作为嵌入式软件。两种产品形式各有优缺点。开放式体系的优点是由于硬件采用标准工业产品，运行维护容易掌握，备品备件采购可以从任何一家产商获得，不用担心因为一家产商倒闭或供货不足而出现产品失效或采购困难。而软硬件一体式产品，对于使用者操作产品时更易操作及控制。对于后期的维护调试也更易于掌握。
定位算法的好坏，由检出率来评估，目前市面上的车牌识别系统，检出率能达到99%以上。其核心是利用区域的纹理特性，进行定位，常用的检测算法包括:利用梯度信 息投影统计;利用小波变换作分割;区域扫描连线算法;利用区域特性训练分类器的方法等。这些算法各有利，如何从复杂场景中提取出稳定可靠的区域是一个难点。 字符分割: 在图像中定位出区域后，通过灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化等处理，进- -步定位字符区域，然后根据字符尺寸特征提出模板法进行字符分割，并将字符大小进行归一化处理。 字符识别: 对分割后的字符进行缩放、特征提取，获得特定字符的表达形式，然后通过分类器就可以对字符进行识别，常用的分类算法有网络，SVM等。
