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  車牌識別技術產生于20世紀末開始的智能交通革命，智能交通系統經過十多年的推廣、試行和發展，目前已成功的應用于若干經濟發達及較為發達國家的都市 及城市高速公路系統中，而車牌識別系統正是在這種應用背景下研制出來的，能夠自動實時檢測車輛經過和識別汽車牌照的智能交通管理系統。  在經歷了20世紀末期的起步階段之后，車牌識別技術已日趨走向成熟，并開始在交通、公安、路政、停車場、安防、門禁、智能小區等許多領域得到了廣泛的應用。 車牌識別系統簡單的說是一種以特定目標為對象的專用視覺系統，它能夠從一幅圖像中提取分割并識別出車輛牌照，運用先進的圖像處理、模式識別和人工智能技術，通過對圖像的采集和處理完成車輛牌照的自動識別，識別結果可按需求分別包括車牌的字符、數字、牌照圖像、牌照顏色、字體顏色等。
  在車牌識別技術中，車牌識別率是判斷車牌識別技術發展的重要指標。車牌識別率主要是指在高速公路及停車場出入口車輛管理中被廣泛運用的車牌識別系統的識別準 確率，目前的技術水平為字母和數字的識別率可達到96%，漢字的識別率可達到95%，少數優秀的系統例如廣東倍加信研發的千里眼車牌識別系統P808可以使綜合車牌識別率達到99.5%以上。
車牌識別率的高低主要由六大因素決定。
 1)、角度：正面拍攝時車牌識別率最高，角度越傾斜識別準確率越低。
 2)、光線：白天、夜間、逆光、天氣、陰陽車牌等因素也會影響車牌識別率。
 3)、遮擋：車牌是否干凈或者是否有遮擋物
 4)、比例：像素寬度的變化
 5)、形變：車牌本身的形變及廣角畸變
 6)、背景：背景過于復雜會降低識別率
  根據廣東倍加信科技研發的百萬高清車牌識別系統P808來看，車牌識別算法主要由空間復雜度和時間復雜度來組成，分為五種不同的特性，分別是有窮性、確切性、輸入項、 輸出項、可行性。這五種特性分別對應不同的變現形式。有窮性即算法的演變過程是有限的，不可能無限制的演算；確切性即算法的每一個演算步驟多有確切的定 義；輸入項即具體的車牌圖像；輸出項即車牌的識別結果；可行性即車牌識別的效果。
 根據車牌識別率的影響因素及算法構成，可以從以下方面著手提高車牌識別率：設立最適合的識別區域；盡量避免復雜場景；安裝攝像機時選擇有效的角度；提升攝像機的數量；車輛經過處可以補光；提高像素；優化 算法；采集更多樣本；車輛經過處設立減速帶，降低通行車輛的速度；相機安裝處車道長和寬度要合適；相機安裝時要 注意合適的高度。
 隨著技術的發展，車牌識別率不斷提高，使車牌識別系統得以最廣泛的應用到包括智能交通違章監視管理、高速公路不停車收費，車輛檢測，停車場監控與管理等應用中。


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