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作为智能交通领域确定车辆身份的重要手段，车1牌识别技术为实现交通的智能管理发挥了很大作用，在各项工作中都有车1牌识别技术的渗透。

超1速违1章处罚

车1牌识别技术结合测速设备可以用于车辆超1速违1章处罚，小区*识别，一般用于高速公路。具体应用是：在路上设置测速监测点，抓拍超1速的车辆并识别车1牌号码，所有*识别，将违1章车辆的牌照号码及图片发往各出口;在各出口设置处罚点，用车1牌识别设备识别通过车辆并将号码与已经收到的超1速车辆的号码比对，一旦号码相同即启动警示设备通知执1法人员处理。与传统的超1速监测方式相比，这种应用可以节省警力，降低执1法人员的工作强度，而且安全、高1效、隐蔽，司机需时刻提醒自己不能超1速，*大地减少了因超1速引发的事故。

首先是*识别的识别率，一个*识别系统是否实用，重要的指标是识别率。国际交通技术部门做过专门的识别率指标论述，要求是24小时全天候全牌正确识别率85%～95%。为了测试一个*识别识别率，需要将该系统安装在一个实际应用环境中，全天候运行24小时以上，采集至少1000辆自然车流通行时的*照进行识别，并且需要将*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。

牌照字符识别

方法主要有基于模板匹配算法和基于人工*网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，小区停车场*识别系统，选择1佳匹配作为结果。基于人工*网络的算法有两种：一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练*网络分配器;另一种方法是直接把图像输入网络，马鞍山*识别，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。

实际应用中，车1牌识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、不真实牌1照等等;实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车1牌识别的识别率，也正是车1牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像利于识别。