车牌识别最早是在1976年由英国警察科学发展部发明出来，而中国的车牌识别设备研发起步较晚，大概在九十年代才开始。那时的车牌识别技术并不成熟，识别率只在70%-80%，同时国内的车辆也不多，因此应用也受到了局限。从2005年一直到现在，由于国内汽车数量的急速增长，停车管理以及交通维稳问题带来了空前的考验，因此车牌识别技术也得到了突飞猛进的发展。那么目前车牌识别的功能有哪些，它的技术结构又是怎样的呢？

车牌识别道闸案例

一、车牌识别的功能

汽车数量的增多不仅使智能停车场管理系统受到大力普及，而且让智慧交通领域带来了新的体验，而这都离不开车牌识别的功能：

1.车牌识别：车牌识别技术可以通过摄像头采集车辆图像，并将图像传输到车牌识别系统中进行处理。通过预处理、车牌区域定位、字符分割和字符识别等步骤，车牌识别技术可以实现对车辆的自动识别，并提取出车牌信息。

2.智能分流：车牌识别技术可以通过对车辆的自动识别，实现对车辆的智能分流。例如，在高速公路收费站、城市停车场等场景中，车牌识别技术可以根据车牌信息，自动识别车辆类型和车辆所属单位，从而实现车辆的智能分流。

3.自动计费：车牌识别技术可以通过对车辆的自动识别，实现对车辆的自动计费。例如，在高速公路收费站、城市停车场等场景中，车牌识别技术可以根据车牌信息，自动识别车辆进出时间和停留时间，从而实现车辆的自动计费。

4.违法记录：车牌识别技术可以通过对车辆的自动识别，实现对车辆的违法记录。例如，在路口监控和交通事故现场调查中，车牌识别技术可以帮助警方锁定车辆信息，加快调查和处理速度，从而减少交通事故和违法行为发生。

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二、车牌识别的技术结构

现代化智能交通的发展，给道路车辆提供了安全、快捷、通畅的有力保障，其中车牌识别的付出功不可没，而车牌识别功能的实现则来源于车牌识别的技术结构：

1.图像采集：车牌识别技术需要通过摄像头采集车辆图像，并将图像传输到车牌识别系统中进行处理。在图像采集部分，需要考虑摄像头的位置、角度、曝光度、分辨率等因素，以保证图像的质量和清晰度。同时，还需要考虑图像采集的时间和频率，以确保车牌识别系统能够实时准确地处理图像信息。

2.图像预处理：车牌图像需要进行预处理，包括去噪、增强对比度、图像分割等操作，以便更好地提取车牌信息。在预处理部分，需要采用一些图像处理算法，例如均值滤波、直方图均衡化、边缘检测等，以提高图像的质量和准确度。

3.车牌区域定位：车牌识别技术需要确定车牌在图像中的位置，这个过程叫做车牌区域定位。车牌区域定位主要采用基于颜色、形态学、边缘检测等特征的算法。在这个部分，需要根据车牌的形状、颜色、纹理等特征，从图像中分离出车牌区域，为后续的字符分割和识别奠定基础。

4.字符分割：车牌中的字符需要进行分割，以便进行字符识别。字符分割主要采用基于垂直投影、水平投影等算法。在这个部分，需要对车牌图像进行分割，将车牌中的字符分割成单独的字符，为后续的字符识别做好准备。

5.字符识别：车牌中的字符需要进行识别，这个过程是车牌识别技术最核心的部分。字符识别主要采用基于神经网络、模板匹配等算法。在这个部分，需要将分割后的字符进行识别，获取车牌信息。

6.车牌信息输出：车牌信息输出部分是车牌识别技术的最后一个环节，它将车牌识别的结果输出给用户。输出的结果可以是车牌号码、车牌颜色、车型等信息。在不同的应用场景中，输出的结果也会有所不同。

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以上就是关于车牌识别的功能及其技术结构，由安快介绍。如今车牌识别的识别率已达到99%以上，相比早期有了质的飞跃，同时还解决了临时牌及无牌车的停车问题。车牌识别设备是一个由多个部分组成的复杂系统，每个部分都需要考虑多种因素，才能实现对车牌信息的准确识别。未来随着计算机视觉技术的持续发展，车牌识别的功能将更加丰富和强大，车牌识别的技术结构也将不断完善和优化，为城市停车管理和交通安全保障提供进一步智能化、高效化的服务。