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一个车牌识别系统是否实用，重要的指标是识别率。国际交通技术作过的识别率指标论述，要求是全天候全牌正确识别率95%以上。为了测试一个车牌识别系统识别率，需要将该系统安装在一个实际应用环境中，全天候运行以上，采集至少1000辆自然车流通行时的照进行识别，并且需要将车辆牌照图像和识别结果存储下来，以便调取查看。然后，还需要得到实际通过的车辆图像以及正确的人工识别结果。之后便可以统计出以下识别率： 1、自然交通流量的识别率=全牌正确识别总数/实际通过的车辆总数； 2、可识别照的百分率=人工正确读取的照总数/实际通过的车辆总数； 3、可识别全牌正确识别率=全牌正确识别的照总数/人工读取的照总数这三个指标决定了车牌识别系统的识别率，诸如可信度、误识率等都是识别过程中的中间结果。

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。

车牌识别摄像机的特点: 一体式:车牌识别高清摄像机内部集成了所需的硬件和软件，不需的设备即可完成其功能。一体化的结构形车牌识别高清摄像机增加了系统的的适应性、稳定性,方便?安装、 调试及维护。 嵌入式:车牌识别高清摄像机内部将所有算法固化在硬件之中,因此可以脱离计算机实现立工作，得到了更广用空间。 开发灵活:提供灵活的sdk开发接口、客户只需简单开发即可实现完整的系统应用 自动增益:照度很低时可自动增加摄像机的灵敏度，增强图像信号输出，从而获得清晰明亮的图像。 3d降噪:能够降低图片的噪点，从而获得平滑、清晰的画面。

车牌识别软件原理 车牌识别是基于计算机视觉和模式识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。车牌识别过程包括图像采集、定位、字符分割、字符识别等一系列算法运算，其运行流程如下: 图像采集; 通过模拟摄像机或高清摄像机对过往车辆进行实时、不间断记录、采集。 定位: 定位的准确与否直接决定后面的字符分割和识别效果，是影响整个车牌识别率的重要因素。

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。

安装了车牌识别后，将所有车辆的信息都输入到数据库中，车辆就可以自行进出。在大型军营中，有许多车辆进出军营。例如，手动判断每辆车，这是费时的并且不利于管理和查询。安全工作困难而效率低下。为了改善与现代停车场和庭院不相适应的管理模式，有必要尽快实现停车辆管理工作的自动化和智能化。车牌识别是以计算机网络的形式进行管理，以便更有效的所有出的车辆。

车牌识别系统在交通管理、停车场管理、安全监控等领域有广泛应用。它可以提高交通违法查处的效率，提供智能化的停车服务，并帮助提升城市安全管理水平。

车牌识别系统软件安装包括以下步骤： 1. 安装车牌识别软件：根据识别系统的型号和要求，下载并安装相应的车牌识别软件。 2. 配置软件参数：根据实际需求，进行软件的参数配置，例如设置识别的车牌颜色、字体等信息。 3. 测试和调试：安装完成后，进行系统的测试和调试，确保系统能够准确地识别车牌信息。 除了以上的步骤，还需要注意以下几点： - 安装摄像头时，要选择合适的角度和位置，以确保能够捕捉到车牌的清晰图像。 - 为了提高识别准确度，可以考虑使用的车牌识别摄像头，其镜头角度和光线调节更加适合车牌识别。 - 在软件配置中，可以设置黑名单、白名单等功能，以便对特定车牌进行管理和控制。 总之，车牌识别系统的安装需要根据实际需求进行选择和配置，确保系统能够准确地捕捉和识别车牌信息。

车牌识别技术在交通管理、停车场管理、智能监控等领域有广泛应用。它可以自动识别车辆的牌照信息，实现车辆信息的自动化管理和处理，提高交通安全性和管理效率。此外，车牌识别还可以用于电子支付、车辆追踪和防止犯罪等方面。