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车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%。
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车牌识别技术是现代智能交通系统重要组成部分，其应用十分广泛。
它以计算机视觉处理、数字图像处理、模式识别等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频图像进行处理分析，道闸厂家安装，得到每辆车的车牌号码，从而完成识别过程。
车牌识别技术是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车牌照信息进行处理的技术，车牌识别系统就是应用了这项技术进行车辆监控的
传统的停车场收费系统只解决了出入口控制的问题，对于停车场内部的停车引导、找车、快速进出等功能则鞭长莫及，而且在收费这个环节上也存在缴费方式单一、人工管理效率低下、存在收费漏洞等问题，冠宇道闸门禁系统，很难到达停车场整体的系统整合及资源优化配置 停车场车牌识别系统综合解决方案在集成停车场系统资源方面有着卓越的优势，实现从车位查询、车牌自动识别、停车引导、车辆快速进场、快速停车，到车主返回车场时快速找车、快速缴费等一系列完整的、全自动化的功能，从而有效解决包括商场、机场等公共场所在内的停车场由于车流量大造成的停车慢、缴费慢、停车难、找车难等社会问题，将停车场的资源充分化和数字化，这是功能单一、系统协作性差的传统停车场管理系统所远不能及的
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为了提高车牌的定位率和准确性，通过对车牌特征的研究，提出一种采用颜色特征、图像处理和投影结合的定位方法。
首先利用车牌的颜色特征将车牌可能区域从整幅图像中确定，再利用水平移差扫描，边缘检测对图像进行处理，并利用投影以及车牌的长宽比例相结合的方法
结果表明，此方法对蓝底白字车牌定位较准确
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