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车牌识别系统是一种利用计算机视觉技术，通过对车辆图片或视频中的车牌进行图像处理和特征提取，从而实现自动识别和提取车牌信息的系统。
车牌识别系统一般包括以下几个步骤：
1. 车牌定位：通过图像处理算法，将车辆图片或视频中的车牌区域进行定位和提取。
2. 字符分割：对定位到的车牌区域进行图像处理和分割，将车牌上的字符分割成单个字符。
3. 字符识别：利用机器学习或深度学习技术，对分割得到的单个字符进行特征提取和识别，得到字符的具体信息。
4. 车牌识别：将识别出的字符信息进行组合，得到完整的车牌号码。
车牌识别是指通过计算机视觉技术，将车辆上的车牌信息进行自动识别和提取的过程。车牌识别系统通常使用数字图像处理和模式识别算法，对车牌图像进行预处理、字符分割和字符识别等步骤，终得到车牌上的文字信息。
车牌识别技术的发展趋势包括使用深度学习方法进行车牌识别、结合车辆特征和行驶轨迹进行车辆识别、实现多场景下的车牌识别等。随着计算机视觉和人工智能技术的不断发展，车牌识别系统的准确性和稳定性将进一步提高。
车牌识别系统于是出现了两种产品形式，一种是软硬件一体，或者用硬件实现识别功能模块，形成一个全硬件的车牌识别器，例如DSP。另外一种形式是开放式的软、硬件体系，即硬件采用标准工业产品，软件作为嵌入式软件。两种产品形式各有优点。开放式体系的优点是由于硬件采用标准工业产品，运行维护容易掌握，备品备件采购可以从任何一家产商获得，不用担心因为一家产商倒闭或供货不足而出现产品失效或采购困难。而软硬件一体式产品，对于使用者操作产品时更易操作及控制。对于后期的维护调试也更易于掌握
一个车牌识别系统的后台管理体系，决定了这个车牌识别系统是否好用。清楚地认识到重要的一点是识别率达到是不可能的，因为车牌照污损、模糊、遮挡，或者天气也许很糟（下雪﹑冰雹﹑大雾等等）。后台管理体系的功能应该包括：
1、识别结果和车辆图像数据的可靠存储，当多功能的系统操作使得网络出差错时能保护图像数据不会丢失，同时便于事后人工排查；
2、有效的自动比对和查询技术，被识别的车牌照号码要同数据库中成千上万的车牌号码自动比对和提示报警，如果车牌照号码没有被正确读取时就要采用模糊查询技术才能得出相对“jia”的比对结果；
3、一个好的车牌识别系统对于联网运行，还需要提供实时通信、网络安全、远程维护、动态数据交换、数据库自动更新、硬件参数设置、系统故障诊断。
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