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基于计算机视觉技术的车牌识别系统通常包括图像采集、定位、字符分割、光学字符识别五个步骤。汽车图像采集模式决定车牌识别技术路线。国际上的两条主要技术路线是自然光和红外图像的获取和识别。自然光和红外光不会对人体产生的心理影响，也不会对环境产生新的电子污染，属于绿色环保技术。
自然光路是指白天利用自然光、夜间照源、彩色摄像机采集车辆的真实彩像，并通过彩像分析处理方法对进行识别的方法。自然光真彩色识别技术路线，与人眼感光习惯一致，真彩像可以反映车辆及其周围环境的图像信息，不仅可以用来识别，并可用于识别颜色、车、数车模型，如颜色特征。
利用摄像头采集图像，同时实现所有前端基本视频信息的采集、识别和人工图像取证判别，可以为未来智能交通系统工程接口预留前景。
红外光路是利用反射和红外光学特性，利用红外摄像机采集车辆的灰度图像，由于红外的特性，车辆几乎只能在图像中看到，然后用黑白图像处理的方法来识别。在950nm红外照明装置可以捕捉到一个好的反光图像。因为红外光不是可见光，所以它不会对驾驶员产生视觉冲击。
此外，红外照明器提供恒定的光，所拍摄的图像是相同的，无论它是亮的或黑暗的小时的。的例外是白天，有时会看到一些许可证的细节，因为晴天时太阳光的影响。使用红外灯的缺点是捕获的图像不是彩色的，不能获得车辆图像，严重依赖于的反光材料。
在传统的经营管理模式下，停车收费系统普遍存在形式单一、停车收费高峰遇零、容易出现交通拥堵、应急能力差等问题。自动识别系统具有很高的智能性，可以避免这些问题。
车牌识别系统的工作原理是通过摄像机的动态态图像或视频，并自动处理和识别和车辆信息如颜色，使车辆进入和离开，没有停止，通过自动识别车辆已支付，甚至在车的峰值也赢得不会造成拥堵现象。
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