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随着交通拥堵问题的日益严重，智能交通系统的发展成为了解决交通问题的重要途径之一。而车牌识别系统作为智能交通系统的重要组成部分，其工作原理和应用情况备受关注。
车牌识别系统的工作原理主要包括牌照区域的定位、字符分割和字符识别。首先，系统通过图像处理技术完成牌照区域的定位，然后将牌照区域分割成单个字符，最后进行字符识别。其中，字符分割一般采用垂直投影法，通过在垂直方向上的投影来确定字符的位置。这种方法在复杂环境下的汽车图像中具有较好的效果。
字符识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法将分割后的字符二值化，并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，选取最佳匹配作为结果。而基于人工神经网络算法则分为两种，一种是先对待识别字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接将待处理图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。
在实际应用中，红外光路线是一种常见的车牌识别方法。通过利用车牌反光和红外光的光学特性，使用红外摄像机采集车辆灰度图像，然后通过黑白图像处理方法来识别车牌。红外光的特点是不可见，不会对驾驶员产生视觉影响。此外，红外照明装置提供的是不变的光，所抓拍的图像都是一样的，不受光照条件的影响。然而，红外灯的缺点是所捕获的车牌照图像不是彩色的，不能获取整车图像，并且严重依赖车牌反光材料。
一个车牌识别系统的实用性主要取决于其识别率和识别速度。根据国际交通技术的要求，一个实用的车牌识别系统应具备24小时全天候全牌正确识别率85%～95%。而信路通的车牌识别系统已经达到了全牌正确识别率90%以上。为了测试一个系统的识别率，需要在实际应用环境中安装该系统，并采集至少1000辆自然车流通行时的车牌照进行识别。同时，还需要记录车辆牌照图像和识别结果，以便查看和分析。此外，还需要获取实际通过的车辆图像和正确的人工识别结果。
识别速度对于一个车牌识别系统的实际应用非常重要。即使一个系统的识别率很高，但如果需要几秒钟甚至几分钟才能识别出结果，那么这个系统在实际应用中就没有实用意义。例如，在高速公路收费中，车牌识别系统的作用之一是减少通行时间，提高通行效率。因此，识别速度是这类应用中的关键指标之一。
车牌识别系统作为智能交通系统的重要组成部分，其工作原理和应用情况对于交通管理具有重要意义。通过合理的字符分割和识别方法，以及红外光路线的应用，车牌识别系统能够实现高识别率和快速识别的效果。在济南和山东地区，车牌识别系统已经得到了广泛应用，并取得了良好的效果。未来，随着技术的不断进步，车牌识别系统将在交通管理中发挥更大的作用，为人们的出行提供更便捷、高效的服务。
