這是指在已拍攝的圖畫(huà)中斷定車(chē)牌的方位，獲取出車(chē)牌的圖畫(huà)，然后切割出車(chē)牌中的字符。車(chē)牌區(qū)域定位的艱難首要是來(lái)自于收集的圖畫(huà)，因?yàn)槭占能?chē)牌圖畫(huà)的多樣性，并且收集圖畫(huà)時(shí)遭到很多要素的影響，如雨天、大霧、光線(xiàn)等，使得有一些車(chē)牌圖畫(huà)質(zhì)量呈現(xiàn)不一樣程度的差異，在通常情況下，收集的圖畫(huà)的背景非常復(fù)雜，收集圖畫(huà)是在高速運(yùn)動(dòng)中收集的圖畫(huà)，所以圖畫(huà)中車(chē)牌的方位不固定，車(chē)牌的巨細(xì)也不一樣。停車(chē)場(chǎng)系統(tǒng)中的藍(lán)牙讀卡器就可自動(dòng)遠(yuǎn)距離讀取藍(lán)牙卡信息，或者車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別車(chē)牌，從而給道閘一個(gè)抬桿開(kāi)閘的信號(hào)，這樣對(duì)于固定車(chē)輛的進(jìn)出就比較便捷。

車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)都需要完成那些功能？車(chē)牌識(shí)別模塊，在車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)中，通常采用多種識(shí)別模型相結(jié)合的方法來(lái)進(jìn)行車(chē)牌識(shí)別，構(gòu)建一種層次化的字符識(shí)別流程，可有效地提高字符識(shí)別的正確率。另一方面，在字符識(shí)別之前，使用計(jì)算機(jī)智能算法對(duì)字符圖像進(jìn)行前期處理，不僅可盡可能保留圖像信息，而且可提高圖像質(zhì)量，提高相似字符的可區(qū)分性，保證字符識(shí)別的可靠性。那么也就是說(shuō)，車(chē)上有卡的能被識(shí)別是小區(qū)內(nèi)部車(chē)，開(kāi)門(mén)，沒(méi)卡的就不開(kāi)門(mén)。

車(chē)牌識(shí)別是車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的核心技術(shù)，主要是通過(guò)攝像機(jī)提取車(chē)輛圖像信息，再經(jīng)過(guò)識(shí)別算法識(shí)別到號(hào)碼、顏色，類(lèi)型等特征識(shí)別到車(chē)輛身份再結(jié)合道閘系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)車(chē)輛自動(dòng)進(jìn)出，車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)用到停車(chē)場(chǎng)后，就受到了車(chē)主的歡迎，因?yàn)樗梢栽谕ㄐ蟹矫婀?jié)省人們的大量時(shí)間，相比傳統(tǒng)停車(chē)場(chǎng)系統(tǒng)，它直接通過(guò)識(shí)別車(chē)牌實(shí)現(xiàn)不停車(chē)通行，更提高了停車(chē)場(chǎng)收費(fèi)的效率。彌補(bǔ)了收費(fèi)管理的漏洞。作為路途監(jiān)控必不可少的技能手段，信任將來(lái)關(guān)于車(chē)牌辨認(rèn)體系現(xiàn)存疑問(wèn)的處理必然股動(dòng)全部智能交通職業(yè)進(jìn)入一個(gè)新的開(kāi)展階段。