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车牌识别是一种智能交通技术，用于自动检测和跟踪道路上的车辆。其设计思路主要包括以下几个方面：
1.图像采集模块：该部分负责从摄像头或其他传感器中获取实时视频流或静态图片序列作为输入数据；
2.车牌定位与预处理子系统：对原始的数字图像进行一系列的处理操作（如二值化、去噪等），以方便后续的车牌字符分割工作；
3.字模提取及切割子单元：在完成上述工作的基础上，利用投影法或者边缘信息得到牌照区域的特征点集合，并进一步通过几何变换将相邻的特征点和直线段连接起来形成字库模板并进行保存；然后根据预设的条件判断当前目标区域内的各个像素是否满足切分条件进而实现对于整个目标的细化分离以及局部坐标系的建立；后按照一定的顺序排列组合成单个的字模并将其保存在系统中备用数据库OCR引擎调用辨识使用。
4.OCR文字识别器：这是关键的部分之一，它可以将已数字化的照片提供给光学字符识别软件进行扫描和处理，以便准确地读取和理解每个汉字和其他字母的意义。在此过程中需要考虑到许多因素，例如光照强度变化可能会影响印刷体字的形状等等问题。
在进行车牌识别时，有一些注意事项需要考虑。首先需要注意采集图像的时机和角度要准确把握好：在车辆完全进入摄像范围内就立即启动视频监控并抓拍图片；其次注意夜晚拍照的效果会比较差,应选择白天进行机器识读操作;要注意牌照上的字符是否被灯光照射到，如果有光照反射则会造成比较差的成像质量。
此外，还需要考虑一些其他的因素如光线问题、颜色差异等可能造成OCR无法正常辨认数字或字母的情况出现，因此需要尽量避免这些情况的发生以保证车牌识别的准确性。
车牌识别管理系统是一种智能化的车辆管理手段，具有以下特点：
1.自动、快速。系统采用高清摄像头和先进的图像处理技术对过往车辆进行实时检测和跟踪，同时利用OCR技术和深度学习算法实现对牌照的准确识读与比对，整个过程无需人工干预。这种自动化程度较高的管理模式能够大大提高工作效率和管理效率。
2.高度。该系统的模块包括车流统计模式判别引擎（可扩充多通道）、车辆特征信息提取模块以及POI检索分析控制策略等单元组成；其原理是应用了光学字符解析技术或则进口工业级高精度传感器探测器来机动车号牌的相关位置并做精密测算以完成定位功能，并通过数据融合方法读取获取到机动车完整号的所有内容后通过协议编译送给上层软件接口单位使用,系统可以区分出临时牌照号码种类并进行分类计数显示报表打印等功能。此项技术的运用使误码率小于0.1%，使得在道路交通管理中实现的车流量统计成为可能。
3.应用范围广泛。除了公路收费站或者停车场外，还可以应用于治安卡口系统中，如闯入行驶者及时报警被记录作为证据呈堂正证，对于治理有显著效果也方便用户随时查询所需行车资料及通行情况等等方面有着重要的作用。
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