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车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜等信息，目前Z新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%。在停车场管理中，车牌识别技术也是识别车辆身份的主要手段。在深圳市公安建设的《停车库（场）车辆图像和号牌信息采集与传输系统技术要求》中，车牌识别技术成为车辆身份识别的主要手段。
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。
性及稳定性:硬识别系统:识别器采用TI 公司的高速DSP，双CPU控制，确保系统性和稳定性。软识别系统:软件识别，容易频繁出现死机等情况，需经常重新启动电脑，造成间断性系统瘫痪。智能算法模型硬识别系统:采用智能模糊点阵识别算法，准确率更高，识别率大于99.70％。很少需要人工干预。软识别系统:OCR/字型拓扑结构识别算法，会频繁出现误识别情况，准确率低于90％。需要人工不断输入纠正后的号牌。
车牌定位是车牌识别的关键步骤，为了能在复杂背景和不均匀光照条件下准确定位车牌位置，基于改进Isotropic Sobel边缘检测算子的车牌定位算法，由此来解决其存在的问题，该算法通过改进Isotropic Sobel边缘检测算子，实现了车牌图像在水平、垂直以及对角线方向上的纹理特征提取，然后采用Otsu算法阈值化，再对阈值化后的二值图像做数学形态学运算得到车牌的候选区域，利用车牌特征去除伪车牌。