车牌自动识别技术
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。
车辆牌照自动识别技术研究与应用
６ ｍ ０ｓ ｍ。 图像模糊 ；３ 外界光的干扰 。阳光和夜间车辆大灯都会对摄像 将发光时间 由 １ ．７ ｓ或 ２ｍ 压缩至 ｌ ｓ 这样摄像机同样能 （） 机造成炫光干扰：４ 车辆牌照表面的清洁度。由于上述因素有 获得稳定充足的光 能， （） 而干扰光的影响减少到原来的 １ Ｏ 红 ／２ 。 影响， 如果不采取措施 ， 车辆牌照字符的识别正确率很低 ， 有时 外发光二极管发出的光 的波长范 围很小， 一般是 ６ 纳米 。 ０ 干扰 甚至不到 ５ ％。 ０ 因此必须采取技术手段减少上述因素带来的不 光的波长范围很大 ， 其光谱从紫外光 Ｕ Ｕ ｔ ａＶ ｏ ｅ ） Ｖ（ｌｒ ｉｌ ｔ经可见 利影响。摄像机 自身因素这些因素可 以通过选用性能指标适当 光区直到红外光区中部 （ 波长从 ３０纳米 到 ２ ０ ５ ７０纳米） 。 的摄像机 ， 调整摄像机位置 ， 定期清除镜头表面 的灰 尘等措施
理沧视野
车辆牌照 自动识别技术研 究与应 用
徐 辉
２ ００ ） ３ ０ ９ （ 肥工业大学计算机与信息学院， 合 安徽 合肥
【 要】 摘 本文详述 了车辆牌照 自动识别技 术的原理和关键技术， 并对应用领域进行了分析和探讨 。 还探讨 了用安装在高速公 路 收费车道和行驶车道上的汽车牌照 自动识别系统 ， 如何防止 司机 中途挟卡换车牌逃 费， 通过旅行 时间检测和 流量分析 进行旅行
Ｉ Ｓ 统 就是 信 息 的管 理 。交 通 监 视摄 像 机 在 高 速 公 路 中 但 只保 留最 后 １ 秒 的 结 果 。 Ｔ系 毫
的应用越来越普及 ， 但利用摄像机抓拍并识别牌照技术刚刚兴
４ ．处理外界光的干扰摄像机主要安装在 收费亭旁边或 附
起 。随着计算机技术的发展 ， 计算机 的处理能力不断提高， 价格 着在桥梁和交通标志立柱上。阳光和夜间车辆大灯 的影响使摄
智能交通系统中的车辆自动识别技术
智能交通系统中的车辆自动识别技术智能交通系统是当今社会发展的必然趋势，它通过应用先进的技术手段，提高交通效率、减少交通事故、改善城市交通环境。
而车辆自动识别技术作为智能交通系统中的重要组成部分，发挥着关键的作用。
本文将探讨车辆自动识别技术在智能交通系统中的应用和发展。
一、车辆自动识别技术的概述车辆自动识别技术是指通过利用计算机视觉、图像处理、模式识别等技术手段，对车辆进行自动识别和分类。
它是智能交通系统中的核心技术之一，可以实现车辆的自动监控、违章检测、交通流量统计等功能。
目前，常用的车辆自动识别技术包括车牌识别技术、车辆型号识别技术、车辆颜色识别技术等。
二、车牌识别技术的应用车牌识别技术是车辆自动识别技术中的重要组成部分，它可以通过对车辆的车牌进行自动识别，实现车辆的自动监控和管理。
在智能交通系统中，车牌识别技术被广泛应用于交通违法监控、停车场管理、高速公路收费等方面。
通过车牌识别技术，可以实现对违法车辆的自动抓拍和追踪，提高交通管理的效率和准确性。
三、车辆型号识别技术的发展随着车辆种类的增多和车辆型号的多样化，传统的车辆型号识别技术已经无法满足实际需求。
因此，研究人员开始探索新的车辆型号识别技术。
基于深度学习的车辆型号识别技术是目前的研究热点之一，它通过构建深度卷积神经网络，实现对车辆型号的自动识别和分类。
这种技术具有较高的准确性和鲁棒性，可以应用于交通违法监控、车辆统计等领域。
四、车辆颜色识别技术的应用车辆颜色识别技术是指通过对车辆的颜色进行自动识别，实现对车辆的分类和统计。
在智能交通系统中，车辆颜色识别技术被广泛应用于交通流量统计、车辆调度等方面。
通过车辆颜色识别技术，可以实时统计不同颜色车辆的数量和比例，为交通管理和规划提供科学依据。
五、车辆自动识别技术的挑战和发展方向尽管车辆自动识别技术在智能交通系统中取得了一定的进展，但仍面临着一些挑战。
首先，车辆自动识别技术的准确性和鲁棒性有待提高，特别是在复杂的交通环境下。
智能交通系统中的车牌识别技术的使用教程
智能交通系统中的车牌识别技术的使用教程随着城市化进程的加快和交通拥堵问题的加剧，智能交通系统成为现代城市交通管理的一项重要手段。
作为智能交通系统的关键技术，车牌识别技术在交通管理、安全监控等方面扮演着重要角色。
本文将为大家介绍智能交通系统中车牌识别技术的使用教程。
一、背景介绍智能交通系统是借助现代计算机视觉技术、图像处理、模式识别以及人工智能等先进技术，将车辆和道路监控设备与信息处理系统相结合，提供交通数据统计、车辆识别、违章监控等功能。
而车牌识别技术则是智能交通系统中最核心的技术之一。
车牌识别技术是通过对车牌上信息的分析和识别，将车辆的识别号码准确、高效地提取出来，并与车辆信息进行关联管理。
它广泛应用于停车场管理、道路交通管控、违章监控等领域。
二、车牌识别技术的原理车牌识别技术主要通过图像处理和模式识别的算法实现。
其基本步骤如下：1. 图像获取：使用摄像机等设备获取车辆图像。
2. 图像预处理：对获得的图像进行灰度化、降噪、增强等预处理操作，使车牌区域更加突出。
3. 车牌区域定位：利用边缘检测、颜色识别等算法定位出车牌的位置。
4. 字符分割：将定位到的车牌区域进行切割，将车牌上的字符分离开来。
5. 字符识别：对分割得到的字符进行特征提取和分类识别，得到车牌上的字符信息。
6. 结果输出：将识别得到的车牌号码输出到系统中进行处理和管理。
三、车牌识别技术的使用教程以下是智能交通系统中车牌识别技术的使用教程，为方便起见，以停车场管理系统为例进行介绍。
1. 系统安装与配置首先，需要在停车场入口和出口设置摄像机以获取车辆图像。
安装摄像机时，应选择适当的位置和角度，确保摄像机能够清晰地拍摄到车牌图像。
接下来，通过配置摄像机参数，如分辨率、帧率等，以及调整光线等条件，以提高车牌图像的质量。
同时，需要安装车牌识别系统的软件，并进行相关的系统配置，如设置输入图像的格式、图像处理参数等。
2. 数据录入与管理在开始使用车牌识别技术进行停车场管理前，需要录入车辆信息以及对应的车牌号码。
车牌识别系统功能和参数
车牌识别系统功能和参数车牌识别系统是一种用于自动识别和识别出车辆号牌的技术。
它利用计算机视觉和模式识别的原理和技术，通过图像处理和特征提取等方法，从输入的图像中提取车牌号码并进行识别。
车牌识别系统主要可以分为图像采集、车牌定位、字符分割、字符识别和车牌识别五大模块。
首先，车牌识别系统的功能包括图像采集、车牌定位、字符分割、字符识别和车牌识别等。
通过图像采集模块，可以采集到来自摄像头或其他图像输入设备的车辆图像。
车牌定位模块可以对车辆图像进行处理，找出图像中的车牌位置。
字符分割模块可以将车牌图像中的字符进行分割，从而得到单个字符图像。
字符识别模块使用OCR（光学字符识别）技术，对字符进行识别，并将字符的识别结果输出。
最后，车牌识别模块通过将字符的识别结果进行组合，得到完整的车牌号码，并输出识别结果。
1.图像采集参数：包括图像分辨率、拍摄角度、曝光度、对比度等。
合理的图像采集参数可以保证车牌在图像中的清晰可见性，减少图像中的噪声和干扰。
2.车牌定位参数：包括车牌的位置、大小、高度、宽度等。
通过调整车牌定位参数，可以准确地找到车牌在图像中的位置，排除其他干扰因素。
3.字符分割参数：包括字符之间的间距、字符的大小、字符的高度、宽度等。
合适的字符分割参数可以确保字符之间的距离和大小符合标准，并准确地划分字符。
4.字符识别参数：包括字符模板库、字符识别算法、识别率等。
良好的字符识别参数可以提高字符识别的准确度和速度。
5.车牌识别参数：包括车牌识别算法、车牌号码格式、识别结果输出等。
优化的车牌识别参数可以保证系统对各种车牌号码的识别正确率，快速地输出识别结果。
除了以上几个参数之外，还有一些额外的参数可以用于进一步优化系统的性能，如图像预处理参数、特征提取参数、分类器参数等。
这些参数的选择和调整可以根据实际应用需求和系统性能要求进行调整。
总之，车牌识别系统的功能和参数都是为了实现车牌号码的自动识别和识别而设计的。
如何利用AI技术进行智能车牌识别
如何利用AI技术进行智能车牌识别智能车牌识别技术是一种基于人工智能的先进技术，通过使用计算机视觉和深度学习算法，实现对车辆上的车牌进行快速、准确地识别。
这项技术在交通管理、安防监控以及智慧城市建设等领域具有广泛应用价值。
本文将介绍如何利用AI技术进行智能车牌识别，并讨论相关应用和未来发展趋势。
一、智能车牌识别的原理和流程智能车牌识别系统主要由图像采集模块、预处理模块、特征提取模块、字符分割模块和字符识别模块等组成。
其工作流程如下：1. 图像采集：通过摄像头或者监控设备获取车辆图像。
2. 预处理：对采集到的图像进行去噪、灰度化、二值化等处理，以便更好地提取出车牌区域。
3. 特征提取：利用特定算法从处理后的图像中提取出车牌区域，并对该区域进行形状分析以确定是否为有效车牌。
4. 字符分割：将车牌区域中的字符进行分割，以便后续的字符识别。
5. 字符识别：利用深度学习算法对分割得到的字符进行识别，将其转化为文字信息。
以上流程说明了智能车牌识别系统的运行原理，下面将聚焦介绍其中几个关键环节。
二、图像预处理在车牌识别中的重要性图像预处理是智能车牌识别系统中不可或缺的环节。
车辆图像获取过程中常常伴随着光照变化、车辆姿态多样性和干扰噪声等问题，这些因素会对车牌图像的质量产生负面影响。
因此，在进行特征提取和字符分割之前，需要对采集到的图像进行一系列预处理操作。
首先，去噪处理是为了降低干扰噪声对后续处理步骤的影响。
高斯滤波、中值滤波和邻域平均法等方法可以有效地去除椒盐噪声、高斯噪声等。
其次，灰度化操作可以将彩色图片转换成灰度图像，简化操作，并且减少计算量。
通常使用以下公式进行颜色通道间的加权平均：gray = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B最后，二值化操作将灰度图像转换为二值图像，以突出车牌区域的特征。
通过设置适当的阈值，可以实现背景与前景的分离。
三、基于深度学习的字符识别方法在智能车牌识别系统中，字符识别是一个关键步骤。
基于机器视觉的车牌自动识别系统设计与实现
基于机器视觉的车牌自动识别系统设计与实现车牌自动识别系统是一个基于机器视觉技术的应用系统，通过对车辆的车牌进行图像采集和识别，实现自动识别车辆信息的目的。
本文将从系统设计与实现两个方面，详细介绍基于机器视觉的车牌自动识别系统的工作原理、流程和关键技术。
一、系统设计1. 系统需求分析在设计车牌自动识别系统之前，首先需明确系统的需求。
该系统主要需要完成以下功能：车牌图像采集、车牌图像预处理、车牌特征提取、车牌字符识别、车牌信息保存等。
2. 系统架构设计车牌自动识别系统的整体架构可以分为硬件和软件两个部分。
硬件包括相机、光源、图像采集设备等；软件包括图像处理算法、车牌识别算法、车牌数据存储等。
3. 系统流程设计车牌自动识别系统的流程主要包括图像采集、图像预处理、车牌识别等环节。
具体流程如下：（1）图像采集：通过相机对待识别车辆进行拍摄，获取车辆的车牌图像。
（2）图像预处理：对采集到的车牌图像进行预处理，包括灰度化、去噪、图像增强等操作，以提高算法的鲁棒性。
（3）车牌特征提取：通过特征提取算法，对预处理后的车牌图像进行角点检测、轮廓识别等操作，从中提取出车牌的特征信息。
（4）车牌字符识别：结合机器学习算法和模式识别技术，对车牌的字符进行识别，以获取车牌的具体信息。
（5）车牌信息保存：将识别结果保存至数据库，并进行必要的数据处理和存储，以供后续查询和使用。
二、系统实现1. 图像采集图像采集是车牌自动识别系统的第一步，需要选择合适的相机和图像采集设备，并进行合理的设置，以保证采集到的图像具有良好的质量和清晰度。
2. 图像预处理图像预处理是车牌自动识别系统的关键步骤之一。
在图像预处理中，需要进行灰度化处理、降噪处理和图像增强等操作，以提高后续算法的准确性。
3. 车牌特征提取车牌特征提取是车牌自动识别系统的核心技术之一。
车牌的特征信息包括车牌颜色、字符边界等。
通过角点检测、轮廓识别等算法，可以有效提取出这些特征信息，以便后续的字符识别。
车牌识别系统原理
车牌识别系统原理
车牌识别系统是一种利用计算机视觉技术对车辆的车牌信息进行自动识别的技术。
其原理主要包括图像获取、图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等几个关键步骤。
首先，车牌识别系统通过摄像头等设备获取车辆的图像信息。
然后，对图像进行预处理，包括灰度化、二值化、去噪等操作，以提高后续处理的效果。
接下来，系统需要通过图像处理算法进行车牌的定位。
这一步骤旨在通过分析图像的特征和规律来确定车牌的位置和大小。
常用的方法有基于颜色信息的方法、基于轮廓信息的方法等。
然后，根据车牌的定位结果，系统需要对车牌进行字符分割，将车牌上的字符分割为单个的字符。
这一步骤可能会根据不同的字符形状、间距等特征，采用不同的算法。
最后，对于每个单独的字符，系统需要进行字符识别，将其转化为对应的字符或数字。
字符识别可以使用传统的机器学习方法，如模板匹配、统计学习等，也可以使用深度学习方法，如卷积神经网络等。
综上所述，车牌识别系统通过图像获取、图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等步骤，实现对车辆的车牌信息自动识别。
这种技术的应用可以广泛用于交通管理、车辆监控、停车场管理等领域，提高工作效率和准确性，并实现自动化处理。
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车牌自动识别技术在智能交通系统中的应用
近年来，车牌自动识别技术已被广泛应用于城市智能交通系统中，如闯红灯抓拍、超速行驶违章抓拍及交通治安卡口系统等，尤其是交通治安卡口系统，其作为治安刑侦管理的重要科技手段之一，对车牌自动识别技术提出了更高的要求，促进了车牌自动识别技术的快速发展。
高清系统的出现，使得图像分辨率大大提高，为车牌自动识别技术提供了良好的基础条件，车牌识别的准确率得到很大的提高，并且相应的识别基础数据被不断地得到挖掘。
卡口系统一般采用基于分布式集中管理的策略，通过多层次立体式结构，把系统前端物理层、传输网络层、数据处理层和用户应用层有机结合起来，系统架构如图1所示。
图1 卡口系统结构示意图
系统主要由前端数据采集子系统、网络传输子系统、中心管理子系统等部分组成。
前端数据采集子系统通过视频跟踪和分析技术获取车辆的经过时间、速度、图片、车牌号码、车身颜色等数据。
数据通过网络传输子系统传输到中心管理子系统。
中心管理子系统对数据进行集中管理、存储、共享等处理。
车牌自动识别流程
系统前端采用了嵌入式高清一体化摄像机，可实现百万级分辨率的视频和图片码流输出，内置了高性能DSP芯片，支持内置智能算
法、可实现视频检测、车牌自动识别等功能。
内置相机的车牌自动识别系统使用了独特的纹理+模型算法，具有定位精准，识别速度快，识别精度高，误识率低等特点，不但能捕获有车牌的车辆，对于无牌车同样也能进行正常捕获。
将传统模式中基于后端服务器或前端工控机的车牌识别算法移植到前端相机中，具有高集成度，高稳定性，高适应性等特点，相比传统的PC或工控机模式，更能适应实际道路的复杂环境，更能满足智能交通系统中全天候工作的要求。
采用了动态视频识别技术，实现对视频流每一帧图像进行识别，从而达到增加识别比对次数，大大提高了识别的效率和准确率。
车辆牌照的自动识别主要是基于图像分割和图像识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。
识别的具体步骤分为车牌定位、车牌提取、字符识别。
在自然环境中，相机首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图象中分割出来。
完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别，车牌识别算法采用基于模板匹配算法，首先将分割后的字符二值化,并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，最后选最佳匹配作为结果，通过这种多次比对的
方式极大了提高了车牌识别的准确率。
车牌识别功能
卡口系统采用先进的图像识别算法，实现对通过的所有车辆进行车辆号码识别、号牌颜色识别、车身颜色及车型等自动识别。
1、号牌结构识别系统能识别的号牌结构包括
单排字符结构的号牌，如军队用小型汽车号牌、GA36-2007中的小型汽车号牌、港澳入出境车号牌、教练汽车号牌等;
²武警用小型汽车号牌;
²警用汽车号牌;
²双排字符结构的号牌，如军队用大型汽车号牌、武警用大型汽车号牌、GA36-2007中的大型汽车号牌、挂车号牌、低速汽车号牌等。
2、号牌字符识别
识别的字符包括:数字：0~9;字母：A~Z;省、自治区、直辖市简称;军牌用汉字号牌分类用汉字;武警号牌特殊字符：WJ、00~34、练。
3、号牌颜色识别
系统能识别蓝、黄、白、黑四种底色的机动车号牌。
系统采用车牌颜色和视频检测技术结合的方法对车辆进行分型。
对于民用车来说，蓝颜色车牌表示的是小型车辆，而黄颜色车牌表示的是大型车辆。
因此，首先利用车牌颜色判断车辆类型，对于无法根据车牌颜色判别车型或者无法判断车牌颜色的情况，利用图像分析技术来辅助区分车辆的类型。
4、车辆号牌识别
号牌识别信息包含号牌结构、号牌字符、号牌颜色等信息。
车牌自动识别系统应用特点
1、强大的ISP处理能力
车牌自动识别系统的识别率与牌照质量和拍摄的图像质量有非常密切的关系，不但牌照本身的生锈、污损、油漆剥落、字体褪色等各种因素会大大影响车牌识别的准确性，而且拍摄的环境是否理想也会给车牌识别带来很大的影响。
智能交通摄像机内置了强大的ISP处理功能，可提供视频稳定、面部检测、噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强等功能，将图像质量和效果提升到一个新的层次，不但改善了用户实际观感，更为智能化应用如车牌识别等提供了很好的运算分析基础，充分保证了较高的车牌识别的准确率。
2、对光照气候背景良好的适应性
很多车牌识别系统在阴天时识别率较高，晴天时反而下降甚至无法识别。
直射光情况下，拍摄方向与阳光照射方向相同，拍摄到的车牌区域很亮导致字符笔划较粗、相互粘连，而且我国的车牌都采用反光漆，严重时会出现镜面反射，无法看清车牌号码。
另外，车体表面的反光产生的亮线、光晕也会对识别造成影响。
牌照识别多数用于识别运动中的车辆，车牌区域在整个图像中是不固定的，普通摄像机无法根据车牌区域进行调节。
夜间环境下车辆开启车灯，普通摄像机受大灯的影响减弱曝光强度造成图像车牌区域很暗，无法看清号码，车
大灯的光线还可能形成大面积光晕遮挡牌照区域。
而环境光线动态分析技术、局部亮度反馈闭环控制技术，能对图像整体亮度和车牌区域亮度实时分析、控制，并智能地调整摄像机的光圈、快门、增益等曝光参数，动态跟踪光线的变化，对复杂的环境、气候及光照变化具有良好的适应性，全天候都可拍摄到最清晰的图像，进而确保了极高的车牌识别率。
3、准确抓拍无后车牌或者后车牌遮挡的车辆
系统采用成熟稳定可靠的地感线圈和先进的视频分析检测技术，对于无后车牌或者为了逃避抓拍故意将后车牌遮挡的车辆同样能够准确抓拍，确保路口违章情况记录准确、完整，为交管部门实施交通管理措施、违章处罚等提供可靠线索和依据。
4、多车道、多车辆同时号牌识别
车牌识别不是一项孤立的技术，而是与实际应用结合紧密，充分考虑到系统应用的各种实际情况，针对多车道、多辆车同时号牌识别也进行了专门设计。
一些厂家采用的是最先进的视觉分析算法，不仅能够在极短的时间内对画面中的所有车牌实现快速定位、快速识别并输出识别结果，而且同样能够保证极高的车牌识别率。
5、车牌识别速度快
车牌识别速度决定了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。
智能交通摄像机内置的车牌识别算法具有极高的识别效率，单车牌识别时间平均在40ms左右，较快的识别速度能够很好地避免车牌漏识别，同时能够及时地为其他智能分析应用释放出更多的系统资源。
6、车牌识别像素、角度容忍度高
车牌识别技术具有较高的识别像素、角度容忍度，识别车牌大小范围可达到75像素到220像素;支持识别车牌存在一定程度的倾斜，倾斜±15°以内都能够正常识别。
对于车牌的大小、车辆出现在画面中的远近、偏斜位置具有良好的适应能力，极大地提升了系统的实用性。
车牌自动识别系统经过多年的发展，已是一项较为成熟的技术。
传统的车牌识别系统基于模拟标清图像来进行检测和识别，由于标清图像分辨率低，层次感不强且视场较小等原因，导致车牌识别不能达到理想的效果，往往为了达到车牌识别率而需要牺牲车辆全景，因此需要通过两台摄像机配合来完成车牌的特写和车辆全景的记录，系统复杂度较高。
相信在未来几年，随着各地高清智能交通系统的不断应用建设，车牌自动识别技术会逐步向高清化、集成化、智能化发展，在各个应用系统中，将会不断发挥其越来越重要的作用。