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ETC无感支付系统，这是常见于高速收费站的车辆出入管理系统。由于高速收费站一般都有大量的车辆出入，因此不论是车牌识别系统还是道闸都要和稳定，才能不引起堵塞。因此如今的高速收费站基本都加入了ETC收费通道，即通过特制的模块识别车内搭配的ETC卡片，再配合车牌识别和道闸，自动快速的识别车辆、记录费用、收取费用以及抬杆放行，相比传统的发卡式人工通道，不论是安全性还是快捷性都大大提升。
减少使用维护成本：采用车牌识别系统道闸一体机方式，可以显著降低营运成本，节约人力资源支出。每年节省的发卡员费用将十分可观，还避免了大量不可预测的安全隐患。同时还有效提高服务质量，减轻管理工作量。
节能减排、低碳环保：通过车牌识别一体机的快速车牌识别，车辆进出无需频繁刹车起步，减少碳排放量和车辆的损耗，降低PM2.5，共同创造绿色中国。
车牌识别系统的预处理
由于图像质量容易受光照、天气、相机位置等因素的影响，所以在识别车牌之前需要先对相机和图像做一些预处理，以得到车牌清晰的图像。一般会根据对现场环境和已经拍摄到的图像的分析得出结论，实现相机的自动曝光处理、自动白平衡处理、自动逆光处理、自动过爆处理等，并对图像进行噪声过滤、对比度增强、图像缩放等处理。去噪方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等；增强对比度的方法有对比度线性拉伸、直方图均衡和同态滤波器等；图像缩放的主要方法有近邻插值法、双线性插值法和立方卷积插值等。
车牌识别系统的字符分割
定位出车牌区域后，由于并不知道车牌中总共有几个字符、字符间的位置关系、每个字符的宽高等信息，所以，为了车牌类型匹配和字符识别正确，字符分割是的一步。字符分割的主要思路是，基于车牌的二值化结果或边缘提取结果，利用字符的结构特征、字符间的相似性、字符间间隔等信息，一方面把单个字符分别提取出来，也包括粘连和断裂字符等特殊情况的处理；另一方面把宽、高相似的字符归为一类从而去除车牌边框以及一些小的噪声。一般采用的算法有：连通域分析、投影分析，字符聚类和模板匹配等。污损车牌和光照不均造成的模糊车牌仍是字符分割算法所面对的挑战，有待更好的算法出现并解决以上问题。
车牌识别系统作为停车场运作和城市交通管理领域的智能化工具，具备许多特的功能特点，同时车牌识别系统在实际生活中也展现出了广阔的应用范围。随着智慧交通的不断发展和智能科技的快速更迭，车牌识别系统也在不断地发展和改善，一方面针对无人值守停车系统以及高速ETC收费系统的智能管控，另一方面对于交通道路以及社会治安的智能监控。
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