車牌識別最早是在1976年由英國警察科學發展部發明出來，而中國的車牌識別設備研發起步較晚，大概在九十年代才開始。那時的車牌識別技術并不成熟，識別率只在70%-80%，同時國內的車輛也不多，因此應用也受到了局限。從2005年一直到現在，由于國內汽車數量的急速增長，停車管理以及交通維穩問題帶來了空前的考驗，因此車牌識別技術也得到了突飛猛進的發展。那么目前車牌識別的功能有哪些，它的技術結構又是怎樣的呢？

　　車牌識別道閘案例一、車牌識別的功能

　　汽車數量的增多不僅使智能停車場管理系統受到大力普及，而且讓智慧交通領域帶來了新的體驗，而這都離不開車牌識別的功能：

　　1.車牌識別：車牌識別技術可以通過攝像頭采集車輛圖像，并將圖像傳輸到車牌識別系統中進行處理。通過預處理、車牌區域定位、字符分割和字符識別等步驟，車牌識別技術可以實現對車輛的自動識別，并提取出車牌信息。

　　2.智能分流：車牌識別技術可以通過對車輛的自動識別，實現對車輛的智能分流。例如，在高速公路收費站、城市停車場等場景中，車牌識別技術可以根據車牌信息，自動識別車輛類型和車輛所屬單位，從而實現車輛的智能分流。

　　3.自動計費：車牌識別技術可以通過對車輛的自動識別，實現對車輛的自動計費。例如，在高速公路收費站、城市停車場等場景中，車牌識別技術可以根據車牌信息，自動識別車輛進出時間和停留時間，從而實現車輛的自動計費。

　　4.違法記錄：車牌識別技術可以通過對車輛的自動識別，實現對車輛的違法記錄。例如，在路口監控和交通事故現場調查中，車牌識別技術可以幫助警方鎖定車輛信息，加快調查和處理速度，從而減少交通事故和違法行為發生。

　　車牌識別道閘案例二、車牌識別的技術結構

　　現代化智能交通的發展，給道路車輛提供了安全、快捷、通暢的有力保障，其中車牌識別的付出功不可沒，而車牌識別功能的實現則來源于車牌識別的技術結構：

　　1.圖像采集：車牌識別技術需要通過攝像頭采集車輛圖像，并將圖像傳輸到車牌識別系統中進行處理。在圖像采集部分，需要考慮攝像頭的位置、角度、曝光度、分辨率等因素，以保證圖像的質量和清晰度。同時，還需要考慮圖像采集的時間和頻率，以確保車牌識別系統能夠實時準確地處理圖像信息。

　　2.圖像預處理：車牌圖像需要進行預處理，包括去噪、增強對比度、圖像分割等操作，以便更好地提取車牌信息。在預處理部分，需要采用一些圖像處理算法，例如均值濾波、直方圖均衡化、邊緣檢測等，以提高圖像的質量和準確度。

　　3.車牌區域定位：車牌識別技術需要確定車牌在圖像中的位置，這個過程叫做車牌區域定位。車牌區域定位主要采用基于顏色、形態學、邊緣檢測等特征的算法。在這個部分，需要根據車牌的形狀、顏色、紋理等特征，從圖像中分離出車牌區域，為后續的字符分割和識別奠定基礎。

　　4.字符分割：車牌中的字符需要進行分割，以便進行字符識別。字符分割主要采用基于垂直投影、水平投影等算法。在這個部分，需要對車牌圖像進行分割，將車牌中的字符分割成單獨的字符，為后續的字符識別做好準備。

　　5.字符識別：車牌中的字符需要進行識別，這個過程是車牌識別技術最核心的部分。字符識別主要采用基于神經網絡、模板匹配等算法。在這個部分，需要將分割后的字符進行識別，獲取車牌信息。

　　6.車牌信息輸出：車牌信息輸出部分是車牌識別技術的最后一個環節，它將車牌識別的結果輸出給用戶。輸出的結果可以是車牌號碼、車牌顏色、車型等信息。在不同的應用場景中，輸出的結果也會有所不同。

　　車牌識別道閘案例以上就是關于車牌識別的功能及其技術結構，由安快介紹。如今車牌識別的識別率已達到99%以上，相比早期有了質的飛躍，同時還解決了臨時牌及無牌車的停車問題。車牌識別設備是一個由多個部分組成的復雜系統，每個部分都需要考慮多種因素，才能實現對車牌信息的準確識別。未來隨著計算機視覺技術的持續發展，車牌識別的功能將更加豐富和強大，車牌識別的技術結構也將不斷完善和優化，為城市停車管理和交通安全保障提供進一步智能化、高效化的服務。