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当公交车进入和离开公交站台时,报站系统对其进行车牌识别,然后与数据库中的车牌进行比对,语音报读车牌结果和公交线路。综上所述,车牌识别技术的广泛应用使道路、交通通畅、车辆、环境保护得到了全面的保障。车牌识别就是依次实现汽车图像的车牌定位、车牌字符分割、车牌字符识别算法的过程。车牌定位就是把车牌图像从含有汽车和背景的图像中提取出来，其输入的是原始的汽车图像，输出是车牌图像。车牌的字符分割就是通过对车牌图像的预处理、几何校正等把字符从车牌图像中分割出来，分成一个个独立的字符，其输入是车牌定位后得到的车牌图像，输出是经过预处理、几何校正等后得到的一组单个的字符图像，并得到各个字符的点阵数据。字符识别是依次从单个字符点阵数据中提取字符特征数据，并给出识别结果。
汽车牌照自动识别技术
它是利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。通过对图像的采集和处理，完成车牌自动识别功能，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别。其硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机)等。
在一些单位，该应用还可以与车辆调度系统结合，自动客观地记录本单位车辆的车辆情况。车牌识别管理系统采用车牌识别技术提高进出效率。——自动放行，进入指定牌照信息输入系统，并自动读取车辆牌照，查询内部数据库。车牌识别后，道闸缓慢打开。判断汽车是否没有打开车门，或者汽车的外观识别都没有打开车门。只有汽车识别才有这样的问题，这可能是因为汽车的车牌号有关系。如果车辆在识别后未打开车门，则需要检查接线端子是否松动，是否有信号输出，检查车门的控制板，判断车门是否死机。如果发生故障，请关闭电源并重新启动。
应用贝叶斯网络分类器进行分类主要分成两阶段。阶段是贝叶斯网络分类器的学，即从样本数据中构造分类器，包括结构学和CPT学；第二阶段是贝叶斯网络分类器的推理，即计算类结点的条件概率，对分类数据进行分类。这两个阶段的时间复杂性均取决于特征值间的依赖程度，因而在实际应用中，往往需要对贝叶斯网络分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设，可以得出各种贝叶斯分类器，Naive Bayes、TAN、BAN、GBN就是其中较典型、研究较深入的贝叶斯分类器。