中國(guó)車(chē)牌的格式與國(guó)外有較大差異且車(chē)牌識(shí)別技術(shù)研究起步較晚，所以國(guó)外關(guān)于車(chē)牌識(shí)別的研究對(duì)于中國(guó)僅具有參考價(jià)值，其在中國(guó)的應(yīng)用效果不能達(dá)到其在國(guó)內(nèi)的應(yīng)用效果，棗莊車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)生產(chǎn)廠家，但在其識(shí)別系統(tǒng)中所采用的各種思想和算法可以為我國(guó)所借鑒。車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)自進(jìn)入中國(guó)以來(lái)，迅速吸引大量的學(xué)者開(kāi)始從事這方面的研究，并提出了很多新穎便捷的算法。自動(dòng)化研究所的劉智勇等人開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)在一個(gè)樣本容量為3170的樣本集中，車(chē)牌定位的準(zhǔn)確率為99.41%，電子車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)生產(chǎn)廠家，切割準(zhǔn)確率為94.62%，這套系統(tǒng)后來(lái)被漢王公司的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)采用，取得了較好的效果。南京大學(xué)的熊軍等提出基于字符紋理特征的定位算法，其準(zhǔn)確率高達(dá)95%。華中科技大學(xué)的陳振學(xué)等人提出一種新的車(chē)牌圖像字符分割和識(shí)別算法，使用一維循環(huán)清零法，先對(duì)垂直投影圖進(jìn)行一次掃描，有效的清除雜點(diǎn)與間隔符，其分割正確率達(dá)到96.8%。浙江大學(xué)的潘云鶴、張引等提出彩色邊緣算子Color Prewitt 、彩色邊緣檢測(cè)和區(qū)域生長(zhǎng)相結(jié)合的定位算法，算法非常簡(jiǎn)單，作用顏色空間廣，牌照區(qū)域易于與背景分離，但其存儲(chǔ)量和計(jì)算量比較大，不能滿足實(shí)時(shí)性的要求。而且當(dāng)車(chē)牌區(qū)域的顏色與附近顏別不大時(shí)，定位失誤機(jī)率增加。國(guó)內(nèi)還有許多學(xué)者也在進(jìn)行這方面的研究且取得可觀的研究成果。 

因?yàn)樯罟?jié)奏的提高，人們迫切需要知道哪里有空余車(chē)位，可以快速停車(chē)，不想在停車(chē)場(chǎng)轉(zhuǎn)一圈之后無(wú)功而返，既耽誤時(shí)間又會(huì)造成停車(chē)場(chǎng)堵塞。智能車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的誕生，停車(chē)場(chǎng)車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)生產(chǎn)廠家，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算把停車(chē)場(chǎng)的資源和數(shù)據(jù)，小區(qū)車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)生產(chǎn)廠家，資金管理等信息結(jié)合起來(lái)，將正在進(jìn)入停車(chē)場(chǎng)的車(chē)輛車(chē)牌號(hào)從復(fù)雜的環(huán)境中提取并識(shí)別出來(lái)，通過(guò)車(chē)牌號(hào)的提取、圖像的預(yù)處理、特征提取、車(chē)牌字符識(shí)別等技術(shù)，識(shí)別車(chē)輛號(hào)碼、顏色信息等，讓車(chē)主在停車(chē)場(chǎng)、入口處就可以知道里面停車(chē)場(chǎng)哪里有車(chē)位，剩余停車(chē)位的多少，提高停車(chē)效率。

近幾年來(lái)，針對(duì)停車(chē)管理這一舉步維艱的難題，不僅我國(guó)施行了相關(guān)防范措施進(jìn)行改善，中國(guó)各省的地下車(chē)庫(kù)企業(yè)也在此難題上下了時(shí)間。隨著時(shí)間和技術(shù)的沉定，地下車(chē)庫(kù)車(chē)牌識(shí)別和移動(dòng)互聯(lián)系統(tǒng)依據(jù)市場(chǎng)銷(xiāo)售檢驗(yàn)，將慢慢地下停車(chē)場(chǎng)智能管理系統(tǒng)發(fā)展方向。車(chē)牌識(shí)別和移動(dòng)互聯(lián)將是解決停車(chē)管理難題的有效途徑。車(chē)牌識(shí)別技術(shù)是電腦視頻圖像識(shí)別技術(shù)優(yōu)化算法在辨別中的一種應(yīng)用，是指能夠 檢測(cè)到受網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控路面的車(chē)輛并自動(dòng)式獲得信息內(nèi)容(含中國(guó)的漢字空格符、英文字母表、阿拉伯?dāng)?shù)及機(jī)動(dòng)車(chē)輛車(chē)牌色彩)進(jìn)行處理的技術(shù)。車(chē)牌識(shí)別是當(dāng)今智能交通系統(tǒng)軟件中的重要組成之一，應(yīng)用十分廣泛。它以圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、人工智能算法等技術(shù)為基本上，對(duì)監(jiān)控?cái)z像機(jī)所拍攝的車(chē)輛圖像或者視頻開(kāi)放閱讀框進(jìn)行分析，得到每一輛汽車(chē)的車(chē)牌號(hào)碼，從而開(kāi)展辨別整個(gè)過(guò)程。依據(jù)一些過(guò)后處理方法可以維持停車(chē)管理系統(tǒng)管理方案，交通量控制指標(biāo)測(cè)量，汽車(chē)定位，汽車(chē)防盜，高速公路自動(dòng)化技術(shù)技術(shù)監(jiān)管、闖紅燈電子器件、道路收費(fèi)站這種功效。對(duì)于維修保養(yǎng)公路交通安全性和大都市社會(huì)管理，防止交通堵塞，維持城市交通自動(dòng)化技術(shù)技術(shù)管理方案有著具體的現(xiàn)實(shí)意義。

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