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系统进行视频车辆检测，需要具备很高的处理速度并采用的算法，在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。若处理速度慢，则导致丢帧，使系统无法正确检测到行驶速度较快的车辆，同时也难以在有利于识别的位置开始识别处理，影响系统识别率。因此，将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。
为了进行牌照识别，需要以下几个基本的步骤：
· 牌照定位，定位图片中的牌照位置；
· 牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；
· 牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，终组成牌照号码。
牌照识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与牌照识别互相配合、互相验证。
实际应用中，牌照识别系统的识别率与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄亮度、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了牌照识别的识别率，也正是牌照识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断的完善识别算法，还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像利于识别。
当车辆接近出入口的时候，车辆检测器会自动感应到车辆的到来，然后触发车牌识别一体机进行图像抓拍，然后将抓拍的图像发送到数据处理服务器，安装在数据服务器上的车牌识别软件对图像进行处理，定位出牌照位置，再将车牌中的字符分割出来进行识别，然后组成车牌号码保存下来，图像和车牌号码均保存在数据处理服务器上。
识别速度决定了一个车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。一个识别率很高的系统，如果需要几秒钟，甚至几分钟才能识别出结果，那么这个系统就会因为满足不了实际应用中的实时要求而毫无实用意义。例如，在高速公路收费中车牌识别应用的作用之一是减少通行时间，速度是这一类应用里减少通行时间、避免车道堵车的有力保障。国际交通技术提出的识别速度是1秒以内，越快越好。
在高速路的各个出入口安装车牌识别设备，车辆驶入时识别车辆牌照将入口资料存入收费系统，车辆到达出口时再次识别其牌照并根据牌照信息调用入口资料，结合出入口资料实现收费管理。这种应用可以实现自动计费并可防止作弊，避免了应收款的流失。
