车牌识别技术的工作原理和应用
车牌识别原理
车牌识别原理
车牌识别是指通过图像处理和模式识别技术，对车辆的车牌进行自动识别和文字提取的过程。
其原理可以概括为以下几个步骤：
1. 图像预处理：从摄像头获取的图像需要进行预处理，包括去噪、灰度化、二值化等操作。
去噪主要是为了减少图像中的干扰信息，而灰度化和二值化则是将图像转换为黑白二值图，方便后续处理。
2. 车牌定位：在经过预处理后的图像中，需要找到车牌所在的位置。
常用的方法有基于边缘检测、颜色分析和形状匹配等。
边缘检测可以提取图像中的边缘信息，颜色分析可以根据车牌的颜色特性进行筛选，形状匹配可以通过匹配车牌的形状特征来定位。
3. 字符分割：在定位到车牌后，需要将车牌上的字符进行分割。
常见的方法有基于边缘投影和垂直投影的字符分割算法。
边缘投影是通过检测字符边缘的变化情况来实现分割，垂直投影则是通过统计字符列中像素的数量来实现分割。
4. 字符识别：分割后得到的单个字符需要进行识别。
字符识别主要是通过模式识别技术，例如用神经网络、SVM等算法进
行训练和匹配。
训练集中包含了各种不同字符的样本，识别时将样本与待识别字符进行比对，找到最匹配的字符。
5. 结果输出：识别出的字符需要进行校验和整理，确保识别准
确无误。
最后将识别结果输出为文字或数字，用于后续的车辆管理和系统应用。
综上所述，车牌识别主要通过图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别和结果输出等步骤实现对车牌的自动识别和文字提取。
通过不同的算法和技术优化，可以提高识别的准确率和实时性，提升车牌识别系统的性能和可靠性。
车牌识别系统方案
车牌识别系统方案摘要：车牌识别系统是一种利用计算机视觉和模式识别技术，对车辆车牌进行自动识别的系统。
本文将介绍车牌识别系统的相关原理、应用场景、系统方案以及未来发展趋势。
一、引言车牌识别系统是现代交通管理系统中重要的一环。
它通过识别车辆的车牌号码，实现对车辆的自动识别和管理。
车牌识别系统广泛应用于交通监控、车辆管理、停车场管理等领域，提高了交通管理的效率和精度，减少了人为因素的干扰。
二、车牌识别系统的原理1. 图像获取：车牌识别系统通过摄像头获取车辆的图像。
可以采用固定安装的摄像头，也可以使用移动式摄像头。
2. 车牌定位：通过图像处理技术对车辆图像进行分析，确定车牌在图像中的位置，并对车牌进行定位。
3. 字符分割：将车牌图像中的字符进行分割，得到单个字符图像。
4. 字符识别：对字符图像进行特征提取和模式匹配，识别字符的具体信息。
常用的字符识别方法包括模板匹配法、神经网络方法和支持向量机方法等。
5. 结果输出：将识别后的车牌号码以文本或者数据库形式进行输出，实现与其他系统的数据交互。
三、车牌识别系统的应用场景1. 交通监控：车牌识别系统可以应用于交通监控系统中，实时监测道路上的车辆情况。
2. 车辆管理：通过车牌识别系统可以对车辆进行自动识别和管理，提高车辆管理的效率。
3. 停车场管理：车牌识别系统可以用于停车场的车辆进出管理，实现自动化的收费和管理。
四、车牌识别系统的方案1. 硬件方案：车牌识别系统的硬件包括摄像头、图像处理设备、计算机和外部设备等。
2. 软件方案：车牌识别系统的软件包括图像处理算法、字符识别算法和数据处理算法等。
3. 网络方案：车牌识别系统可以通过网络与其他系统进行数据交互和通信。
4. 系统集成方案：将硬件、软件和网络进行集成，构建完整的车牌识别系统。
五、车牌识别系统的未来发展趋势1. 深度学习技术的应用：随着深度学习技术的不断进步，车牌识别系统将更加准确和高效。
2. 多场景适应能力：车牌识别系统将能够适应不同的场景，包括复杂环境下的车牌识别。
车牌识别技术方案
车牌识别技术方案一、引言车牌识别技术是一种将图像处理和模式识别技术应用于车辆管理与交通安全中的重要技术。
它能够自动分析并识别车辆的车牌号码，有效提升交通管理和安全监控的效率。
本文将介绍车牌识别技术的基本原理、关键技术和应用场景，并提出一种针对特定场景的车牌识别技术方案。
二、技术原理车牌识别技术的基本原理是通过对车辆图像进行分析和处理，提取车牌区域并识别车牌中的字符信息。
其主要步骤包括图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等。
具体的技术流程如下：1. 图像预处理图像预处理是车牌识别的第一步，其目的是通过对图像进行滤波、增强等操作，提高后续处理的效果。
常用的图像预处理方法包括灰度化、直方图均衡化、高斯平滑等。
2. 车牌定位车牌定位是车牌识别的关键步骤，其目的是从车辆图像中准确地定位出车牌区域。
常用的车牌定位方法有基于颜色信息的方法、基于形态学的方法和基于边缘检测的方法等。
3. 字符分割字符分割是将车牌区域中的字符分割出来，为后续的字符识别做准备。
字符分割方法包括基于投影的方法、基于连通区域的方法和基于统计的方法等。
4. 字符识别字符识别是车牌识别的最后一步，其目的是对字符进行分类和识别。
常用的字符识别方法有基于模板匹配的方法、基于神经网络的方法和基于支持向量机的方法等。
三、关键技术在车牌识别技术中，存在一些关键技术，对于提高识别准确率和效率至关重要。
以下是几个重要的关键技术：1. 车牌区域定位算法车牌区域定位算法是车牌识别技术的核心算法之一。
它需要能够准确地从车辆图像中分离出车牌区域，因此对光照变化、噪声干扰等具有较强的鲁棒性。
2. 字符分割算法字符分割算法需要具备较高的准确性和稳定性。
由于字符之间具有一定的重叠、干扰和变形等特点，分割算法需要能够有效地解决这些问题，确保分割出的字符完整且准确。
3. 字符识别算法字符识别算法需要对车牌上的字符进行分类和识别。
由于字符的形状和光照等因素的变化，字符识别算法需要能够对字符进行鲁棒的特征提取和分类。
车牌识别系统的工作原理
车牌识别系统的工作原理车牌识别系统是一种基于计算机视觉技术的系统，通过对车辆车牌图像进行处理和分析，实现对车牌信息的自动识别和提取。
在实际应用中，车牌识别系统可以用于交通监控、智能停车场管理、电子收费系统等领域。
车牌识别系统的工作原理主要包括图像获取、图像预处理、特征提取与车牌定位、字符分割和字符识别等步骤。
下面将详细介绍这些步骤的原理和方法。
首先，车牌识别系统需要获取车辆的车牌图像。
图像获取方式可以有多种，如使用摄像机对车辆进行拍摄，或者使用网络爬虫从网络上获取车辆图片。
获取到的车牌图像需要经过预处理才能进行后续的处理和分析。
图像预处理是车牌识别系统的第一步，其目的是对车牌图像进行去噪、增强和提取关键信息等操作，以便更好地进行后续的特征提取和定位。
常用的图像预处理方法包括灰度化、图像平滑和边缘检测等。
灰度化操作将彩色车牌图像转化为灰度图像，使得车牌中的文字和背景之间的对比更加明显。
图像平滑操作通过模糊图像来减少噪声的影响，常用的方法包括中值滤波和高斯滤波。
边缘检测是指通过检测车牌图像中的边缘信息，以提取车牌的边界信息。
常用的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子和Roberts算子等。
特征提取与车牌定位是车牌识别系统的核心步骤之一，其目的是通过识别车牌图像中的特征信息，准确定位车牌区域。
车牌图像中有很多不同的特征，如颜色、形状、纹理等。
常用的特征提取方法有基于颜色特征的方法、基于形状特征的方法和基于纹理特征的方法等。
基于颜色特征的方法是指通过分析车牌图像中的颜色信息，来判断前景文字和背景之间的对比度，从而确定车牌的位置。
通常，车牌的背景颜色是单一且比较鲜艳的，而文字的颜色通常是白色或黑色。
因此，我们可以通过阈值分割和颜色模型的比较来提取车牌的颜色特征。
基于形状特征的方法是指通过分析车牌图像中的形状信息，如车牌的长宽比、倾斜程度等，来判断车牌的位置。
通常，车牌的长宽比在一定范围内，且边缘线平行于图像的边缘。
车牌识别技术的工作原理和应用
车牌识别技术的工作原理和应用车牌识别是利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色自动识别的模式识别技术。
技术的核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。
车牌识别技术工作原理车辆检测：可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过，并触发图像采集抓拍。
图像采集：通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断记录、采集。
预处理：噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等。
车牌定位：在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，确定车牌区域。
字符分割：在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、二值化等处理，精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征进行字符分割。
字符识别：对分割后的字符进行缩放、特征提取，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。
结果输出：将车牌识别的结果以文本格式输出。
车牌识别技术四大应用一、停车场及小区出入口停车场及小区出入口车牌识别技术的应用，主要用于记录车辆的牌照号码、车牌颜色、出入时间，实现车辆的自动管理，以便节省人力、提高效率；例如应用于智能小区可以自动判别驶入车辆是否属于本小区，对非内部车辆实现自动计时收费。
在一些单位这种应用还可以同车辆调度系统相结合，自动、客观地记录本单位车辆的出车情况。
停车场及小区出入口管理单靠人工去记来往车辆的车牌号码和停靠时间是非常困难的，不但会出现错误，还需投入大量人力。
一个小小的车牌识别设备安装在停车场的出入口就能“一劳永逸”地解决很多问题。
对于车牌被遮挡、掉漆断裂、模糊不清等也能够分析识别，为停车场及出入口的工作人员省去许多烦恼。
二、高速公路收费站目前，我国的高速公路建设发展突飞猛进，高速公路四通八达，每个出口均设有收费站，一方面便于收费管理，另一方面也可协助交警对高速公路上的交通进行规范管理。
高速公路收费站出入口车牌识别技术的应用，可以极大地方便交警识别违规行驶车辆的号牌信息，对一些违法车辆进行有效的管理和抓捕。
智能交通系统中的车牌识别技术的使用技巧与注意事项
智能交通系统中的车牌识别技术的使用技巧与注意事项智能交通系统是现代城市交通管理的重要组成部分，其中车牌识别技术作为关键技术之一，被广泛应用于车辆检测、车辆管理、交通安全等方面。
本文旨在介绍智能交通系统中车牌识别技术的使用技巧与注意事项，以帮助读者更好地理解和应用该技术。
一、车牌识别技术的基本原理在智能交通系统中，车牌识别技术主要通过图像处理和模式识别的方法来完成。
其基本原理可以分为以下几个步骤：1. 图像获取：利用摄像机或其他图像采集设备获取车辆行驶图像。
2. 图像预处理：对获取到的图像进行预处理，包括灰度化、二值化、噪声去除等操作，以提高后续算法的准确度。
3. 特征提取：对预处理后的图像进行特征提取，通常采用图像处理算法来提取图像的纹理、形态等特征。
4. 车牌定位：通过特征提取得到的特征进行车牌定位，确定车牌在图像中的位置。
5. 字符分割：将定位到的车牌图像中的字符进行分割，以便后续的字符识别。
6. 字符识别：对分割得到的字符进行识别，通常采用模式识别算法来实现。
7. 结果输出：将识别出的车牌信息输出，并进行相关的处理和存储。
二、车牌识别技术的使用技巧1. 视频流图像处理：在智能交通系统中，车辆行驶速度较快，因此需要对视频流图像进行实时处理。
为了提高处理的速度，可以采用并行处理、图像压缩等技术来降低计算量和传输带宽。
2. 车牌定位算法选择：车牌在图像中的位置常常受到光照、遮挡等因素的影响，因此车牌定位算法的鲁棒性非常重要。
可根据实际情况选择合适的车牌定位算法，如基于颜色特征的算法、形态学处理算法等。
3. 字符分割算法优化：字符分割是车牌识别的关键步骤，其准确度直接影响整个识别系统的性能。
可以采用基于形态学处理的方法、基于统计分析的方法等来优化字符分割的效果。
4. 字符识别算法改进：字符识别是车牌识别的最后一步，常常受到字符形变、光照变化等因素的影响。
可以采用深度学习算法、支持向量机等方法来提高字符识别的精度和稳定性。
监控系统中的车牌识别技术应用
监控系统中的车牌识别技术应用车牌识别技术是监控系统中的重要应用之一。
随着汽车数量的快速增长和城市交通管理的需求不断提升，车牌识别技术在交通安全、公安管理、停车场管理等方面发挥着重要作用。
本文将介绍车牌识别技术的原理、应用场景及其在监控系统中的具体应用。
一、车牌识别技术的原理车牌识别技术是通过图像处理和模式识别等技术手段，对车辆的车牌进行自动化识别和提取。
主要分为以下步骤：1. 图像获取：通过摄像机或监控摄像头获取车辆的图像。
2. 图像预处理：对获取的图像进行去噪、增强和调整等预处理操作，提高后续处理的准确性。
3. 车牌提取：通过边缘检测、颜色分析等算法，定位并提取图像中的车牌区域。
4. 字符分割：将提取的车牌图像分割成单个字符。
5. 字符识别：对每个字符进行识别，得到车牌号码。
6. 车牌识别结果输出：将识别结果输出给监控系统进行后续处理。
二、车牌识别技术的应用场景1. 交通安全监控：通过在路口、高速公路等交通节点安装车牌识别设备，可以实时监测车辆的行驶状态和违法行为，提高交通安全管理水平。
2. 智能停车系统：利用车牌识别技术，自动识别车辆的车牌号码并与停车场数据库进行比对，实现无人值守的自动缴费和停车管理。
3. 没有系统的监控系统能从大量的监控数据中准确识别车牌，有力的辅助了公共安全。
三、车牌识别技术在监控系统中的具体应用1. 出入口管理：在公司、学校、小区等需要对车辆进行限制和管理的场所，可以通过车牌识别技术实现对进出车辆的自动识别和记录，提高门禁管理的效率和安全性。
2. 疑点车辆追踪：在犯罪现场侦查、嫌疑车辆追踪等涉案场景中，监控系统可以通过车牌识别技术实时获取车辆的信息，为公安机关提供重要线索。
3. 公共安全监控：在一些重要场所和敏感区域，安装车牌识别设备可以对进入区域的车辆进行全自动的识别和记录，实现对潜在威胁的监控和管控。
4. 路况监测与治理：通过在道路上安装车牌识别设备，可以实时监测交通拥堵、违规超载等违法行为，为交通管理部门提供数据支持和决策参考。
车牌识别原理
车牌识别原理
车牌识别是一种利用计算机视觉和模式识别技术对车辆的车牌进行自动识别的过程。
它的原理可以分为以下几个步骤：
1. 图像获取：通过摄像机或其他成像设备获取车辆图像，并将其传输到计算机系统。
2. 预处理：对图像进行一系列预处理操作，包括图像增强、去噪、灰度化等。
这些操作旨在提高图像质量，减少对后续处理的影响。
3. 车牌定位：通过识别车辆的特征，如车辆边缘、颜色等，将车牌从整个图像中分割出来。
可以使用图像处理算法，如边缘检测、颜色分割等来实现。
4. 字符分割：将车牌图像中的字符区域分割出来，使得每个字符独立存在。
可以使用类似于车牌定位的图像处理算法来实现。
5. 字符识别：对字符区域进行特征提取和模式识别，将每个字符识别出来。
可以采用基于机器学习、神经网络等方法进行字符识别。
6. 结果输出：将识别结果输出给用户或写入数据库等，以供后续使用。
需要注意的是，车牌识别的效果受到多种因素的影响，如光照条件、视频稳定性、车牌字符样式等。
因此，车牌识别系统通
常会针对不同的场景进行参数调整和优化，以提高识别准确率和稳定性。
车牌识别方案5篇
车牌识别方案5篇（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
文档下载后可定制修改，请根据实际需要进行调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种类型的经典范文，如工作计划、工作总结、实施方案、应急预案、活动方案、规章制度、条据文书、教学资料、作文大全、其他范文等等，想了解不同范文格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by this editor. I hope that after you download it, it can help you solve practical problems. The document can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you!Moreover, our store provides various types of classic sample essays, such as work plans, work summaries, implementation plans, emergency plans, activity plans, rules and regulations, document documents, teaching materials, essay compilations, and other sample essays. If you want to learn about different sample formats and writing methods, please pay attention!车牌识别方案5篇车牌识别方案篇1车牌识别系统方案随着社会的发展和技术的进步，车辆管理日益成为现代城市交通管理中的重要环节。
车牌识别研究内容
车牌识别研究内容车牌识别是一种自动化技术,可以自动识别车牌上的文字、数字和符号,并提取相关信息。
车牌识别技术在交通、安防、监控等领域有广泛的应用,可以提高交通效率、减少交通事故、保障公共安全。
本文将介绍车牌识别的研究内容,包括车牌识别的基本原理、车牌识别技术的分类、车牌识别系统的组成和车牌识别技术的应用。
一、车牌识别的基本原理车牌识别的基本原理是利用计算机视觉和图像处理技术,对车牌图像进行自动识别。
车牌识别系统通常包括图像采集设备、图像预处理设备、特征提取设备、字符识别设备等组成。
图像采集设备用于采集车牌图像,通常采用摄像机或相机。
图像预处理设备用于对车牌图像进行预处理,包括亮度调整、对比度调整、色彩平衡等操作,以提高车牌识别的准确率。
特征提取设备用于提取车牌图像的特征信息,包括车牌的颜色、形状、字符大小等特征。
字符识别设备用于对车牌图像中的文字进行字符识别,将识别结果输出到计算机中。
二、车牌识别技术的分类车牌识别技术可以根据车牌的形状、颜色、字符大小等因素进行分类。
常见的车牌识别技术包括:1. 文字识别型车牌识别技术:这种技术可以识别车牌上的文字,如英文、中文等。
文字识别型车牌识别技术通常采用深度学习算法进行字符识别。
2. 数字识别型车牌识别技术:这种技术可以识别车牌上的数字,如1、2、3等数字。
数字识别型车牌识别技术通常采用深度学习算法进行数字识别。
3. 字符识别型车牌识别技术:这种技术可以识别车牌上的各种字符,如字母、汉字、符号等。
字符识别型车牌识别技术通常采用深度学习算法进行字符识别。
三、车牌识别系统组成车牌识别系统通常由以下几个部分组成:1. 图像采集设备:用于采集车牌图像。
2. 图像预处理设备:用于对车牌图像进行预处理,包括亮度调整、对比度调整、色彩平衡等操作。
3. 特征提取设备:用于提取车牌图像的特征信息,包括车牌的颜色、形状、字符大小等特征。
4. 字符识别设备:用于对车牌图像中的文字进行字符识别,将识别结果输出到计算机中。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
车牌识别技术的工作原理和应用
车牌识别是利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色自动识别的模式识别技术。
技术的核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。
车牌识别技术工作原理
车辆检测：可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过，并触发图像采集抓拍。
图像采集：通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断记录、采集。
预处理：噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等。
车牌定位：在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，确定车牌区域。
字符分割：在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、二值化等处理，精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征进行字符分割。
字符识别：对分割后的字符进行缩放、特征提取，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。
结果输出：将车牌识别的结果以文本格式输出。
车牌识别技术四大应用
一、停车场及小区出入口
停车场及小区出入口车牌识别技术的应用，主要用于记录车辆的牌照号码、车牌颜色、出入时间，实现车辆的自动管理，以便节省人力、提高效率；例如应用于智能小区可以自动判别驶入车辆是否属于本小区，对非内部车辆实现自动计时收费。
在一些单位这种应用还可以同车辆调度系统相结合，自动、客观地记录本单位车辆的出车情况。
停车场及小区出入口管理单靠人工去记来往车辆的车牌号码和停靠时间是非常困难的，不但会出现错误，还需投入大量人力。
一个小小的车牌识别设备安装在停车场的出入口就能“一劳永逸”地解决很多问题。
对于车牌被遮挡、掉漆断裂、模糊不清等也能够分析识别，为停车场及出入口的工作人员省去许多烦恼。
二、高速公路收费站
目前，我国的高速公路建设发展突飞猛进，高速公路四通八达，每个出口均设有收费站，一
方面便于收费管理，另一方面也可协助交警对高速公路上的交通进行规范管理。
高速公路收费站出入口车牌识别技术的应用，可以极大地方便交警识别违规行驶车辆的号牌信息，对一些违法车辆进行有效的管理和抓捕。
收费站卡口一般设在露天环境中，再加上一些车辆行驶较快，因而对车牌识别技术的要求很高。
传统的车牌识别是针对160P像素的车牌进行识别，有效的图像范围小，车牌漏识率高，不能满足收费站卡口的时代需求。
现在高清车牌识别的应用解决了以前车牌识别率低的问题，从而为公安和交警的执法提供了可靠的依据。
在收费站出入口安装车牌识别系统，当有车辆驶入时系统识别车辆牌照并将识别到的车牌信息发送到指定的中心管理服务器上，通过和数据库中的盗抢可疑车辆的车牌信息进行对比便可判断出驶入高速公路收费站出入口的车辆是否是盗抢可疑车辆，可极大地避免违法犯罪事故的发生并对已发生的事件提供破案参考信息。
三、在公路卡口中的应用
四、伴随着我国公路里程建设的增加，人民生活水平的整体提高，现在买车的人越来越多，给公路造成各种各样的违法问题。
车牌识别技术作为车辆违法处罚的必要依据，可以对视频中车辆号牌进行自动的检测识别，其中最为典型的就是治安卡口系统，该系统如果没有车牌识别技术，就没有真正意义上的智能化。
一个完善的治安卡口管理系统应该具备车牌自动识别、卡口应用系统和中心管理平台三个主要功能。
车牌识别是其中最为重要的一部分，车牌识别的优劣直接影响了卡口系统的整体性能，而识别速度是其最为重要的一个技术指标。
识别速度快，系统需要占用的系统资源就少、人工介入的可能性就小，系统网络的运行负担也相应减小。
识别车牌速度快、准确，车牌识别系统才能有效地实现自动比对报警，避免出现大量的误报。
可以为防盗抢车辆、套牌车辆，非法抢劫车辆等犯罪破案提供有力可靠的破案信息。
四、在城市交通的应用
五、近年来，随着社会经济的快速发展，机动车数量的迅速增长，公路运输变得越来越繁忙。
交通管理现状和需求的矛盾进一步加剧，与交通相关的刑事和治安案件也逐年上升。
在此情况下，如何利用先进的科技手段，增强公安管理部门对城市内的机动车和驾驶人的查控力度，为打击各类违法犯罪行为提供科技手段，是公安交通管理部门急需解决的问题。
为有效遏制城市内车辆闯红灯违章行为，现在城市内各个路口都在大力安装卡口式的闯红灯违法行为的检测系统，而此系统最重要的组成部分就是车牌识别模块，车牌识别系统主要是确定违法车辆的信息，通过抓拍所有车辆的车牌信息并和公安网的数据库进行比对分析哪些车辆是可疑车辆，减少违法行为的同时也可以控制、减少道路交通事故，应用道路监控设备结合现代信息网络技术，形成道路监控智能化网络系统，更好地提升道路动态管理/控制和满足治安、刑侦、交通管理等新形势的业务需求。