車牌識(shí)別技術(shù)是利用計(jì)算機(jī)等輔助設(shè)備進(jìn)行的自動(dòng)汽車牌照自動(dòng)識(shí)別就是在裝備了數(shù)字?jǐn)z像設(shè)備和計(jì)算機(jī)信息管理系統(tǒng)等軟硬件平臺(tái)的基礎(chǔ)之上，通過(guò)對(duì)車輛圖像的采集，車輛檢測(cè)跟蹤模塊：車輛檢測(cè)跟蹤模塊主要對(duì)視頻流進(jìn)行分析，判斷其中車輛的位置，對(duì)圖像中的車輛進(jìn)行跟蹤，并在車輛位置時(shí)刻，記錄該車輛的特寫圖片，由于加入了跟蹤模塊，系統(tǒng)能夠很好地克服各種外界的干擾，車牌識(shí)別系統(tǒng)也是基于形態(tài)學(xué)操作的重要性質(zhì)，對(duì)經(jīng)過(guò)二值化后的車牌圖像首先進(jìn)行閉運(yùn)算操作，使得車牌的字符區(qū)域連接起來(lái)，然后對(duì)車牌圖像進(jìn)行開運(yùn)算操作，來(lái)消除車牌上的噪聲，

 車牌識(shí)別系統(tǒng)(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是計(jì)算機(jī)視頻圖像識(shí)別技術(shù)在車牌照識(shí)別中的一種應(yīng)用。車牌識(shí)別在高速公路車輛管理中得到廣泛應(yīng)用，電子收費(fèi)（ETC）系統(tǒng)中，也是結(jié)合DSRC技術(shù)識(shí)別車輛身份的主要手段。牌定位，即運(yùn)用數(shù)字圖像處理、模式識(shí)別、人工智能等技術(shù)對(duì)采集到的汽車圖像進(jìn)行處理，從而準(zhǔn)確地獲得圖像中的車牌區(qū)域，其輸入是原始的汽車圖像，輸出是車牌圖像。有效的自動(dòng)比對(duì)和查詢技術(shù)，被識(shí)別的車牌照號(hào)碼要同數(shù)據(jù)庫(kù)中成千上萬(wàn)的車牌號(hào)碼自動(dòng)比對(duì)和提示報(bào)警，如果車牌照號(hào)碼沒(méi)有被正確讀取時(shí)就要采用模糊查詢技術(shù)才能得出相對(duì)“”的比對(duì)結(jié)果

 車牌識(shí)別設(shè)備安裝的路口、卡口或由工作人員隨時(shí)攜帶按需要放置，系統(tǒng)將識(shí)讀所有通過(guò)車輛的牌照號(hào)碼并與系統(tǒng)中的“黑名單”比對(duì)，一旦發(fā)現(xiàn)車輛立刻發(fā)出報(bào)警信息。彩像的灰度化是圖像處理的一種基本的方法，在模式識(shí)別領(lǐng)域得到廣泛的運(yùn)用，合理的灰度化將對(duì)圖像信息的提取和后續(xù)處理有很大的幫助，能夠節(jié)省儲(chǔ)存空間，加快處理速度。增加企業(yè)地下停車場(chǎng)建設(shè)的積極性、有限開發(fā)利用土地等社會(huì)稀缺資源，小區(qū)道路劃出來(lái)的停車位，不能強(qiáng)調(diào)它的產(chǎn)業(yè)功能，不應(yīng)當(dāng)以贏利為目的，這才是解決小區(qū)停車難問(wèn)題的 主要的方式。

 停車場(chǎng)收費(fèi)系統(tǒng)：當(dāng)車輛進(jìn)入停車場(chǎng)時(shí),收費(fèi)系統(tǒng)抓拍車輛圖片進(jìn)行車牌識(shí)別,保存車輛信息和進(jìn)入時(shí)間,并語(yǔ)音播報(bào)空閑車位,當(dāng)車輛離 停車場(chǎng)時(shí),收費(fèi)系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別出該車的車牌號(hào)碼和保存車輛離 的時(shí)間,車牌識(shí)別就是依次實(shí)現(xiàn)汽車圖像的車牌定位、車牌字符分割、車牌字符識(shí)別算法的過(guò)程。車牌定位就是把車牌圖像從含有汽車和背景的圖像中提取出來(lái)，其輸入的是原始的汽車圖像，輸出是車牌圖像。停車場(chǎng)系統(tǒng)車牌識(shí)別系統(tǒng) ：車牌識(shí)別是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分之一，以數(shù)字圖像處理、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等技術(shù)為基礎(chǔ)，對(duì)攝像機(jī)所拍攝的車輛圖像或者視頻序列進(jìn)行分析，