車牌字符分割：在完成牌照區(qū)域的定位之后，將牌照區(qū)域劃分為單獨的字符然后識別。字符分割通常使用垂直投影。由于角色在垂直方向上的投影必須占據(jù)角色之間的局部較小值或角色內的間隙，因此該位置應滿足角色的字符寫入格式，字符，大小限制和一些其他條件。垂直投影法對復雜環(huán)境下汽車圖像的字符分割有很好的效果。與傳統(tǒng)停車場系統(tǒng)相比，車牌識別系統(tǒng)具有以下優(yōu)點：

1.系統(tǒng)：離線車牌識別系統(tǒng)采用嵌入式車牌識別技術。車牌識別，停車場計費系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫均在車牌識別攝像機LINUX系統(tǒng)中運行，系統(tǒng)。車牌識別停車場管理系統(tǒng)的計費版，固定車輛可以進出，可以實現(xiàn)不間斷的交通，臨時入場，不停，付費，自動發(fā)布，整個停車場管理程序簡單，穩(wěn)定。

2.充電更嚴格：使用車牌識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)具有客戶端和管理終端。管理終端可以提供豐富的報表統(tǒng)計功能。收費員收取的費用必須與系統(tǒng)顯示的費用相匹配，以防止。停車場經理的利益得到保障。在網絡化計費系統(tǒng)的構建中，他們面臨著多路徑識別和結算問題。在聯(lián)網充電環(huán)境中，不可避免地存在高速公路循環(huán)情況，即，車輛可以通過網絡內的不同線路從一個點行進到目的地。在投資主體多樣化的道路網絡環(huán)境中，路徑識別不僅涉及如何計算每個交通車輛的通行費，還考慮了分攤收費單位收費的問題以及拆分收費單位的問題。收費是直接的，它與各種高速公路的合法利益有關。

在實際應用中，車牌識別系統(tǒng)的識別率也與車牌質量和拍攝質量密切相關。車牌的質量會受到各種因素的影響，如生銹，污漬，油漆剝落，字體褪色，車牌遮擋，車牌傾斜，高光反射，多牌照，等；實際的拍攝過程也會受到環(huán)境亮度，拍攝方式，車速等因素的影響。這些影響因素在不同程度上降低了車牌識別識別率，這也是車牌識別系統(tǒng)的難點和挑戰(zhàn)。為了提高識別率，除了不斷改進識別算法外，我們還應該找到克服各種光照條件的方法，使收集的圖像較有利于識別。

與傳統(tǒng)停車場系統(tǒng)相比，車牌識別系統(tǒng)具有以下優(yōu)點：

1.方便擴展：軟硬件開放式設計使管理模式和使用方式易于滿足不同場合的特殊需求，并可根據(jù)自身需求進行設置和更改。系統(tǒng)軟件可以容易地改變?yōu)樘囟ㄒ螅畿囕v類別的分類，充電方法，各種許可車輛的處理等。

2.完善的后臺管理：強大的后臺管理系統(tǒng)可以跟蹤每輛車的進出，應用SQL Server數(shù)據(jù)庫，存儲數(shù)據(jù)，自動生成統(tǒng)計和其他相關報表。當車輛檢測部分檢測到車輛到達時觸發(fā)圖像獲取單元，并且獲取當前視頻圖像。車牌識別單元處理圖像，找到車牌位置，然后劃分車牌中的字符進行識別，然后形成車牌號碼以便輸出。車輛檢測

自動車牌識別是一種模式識別技術，它使用車輛的動態(tài)視頻或靜止圖像來自動識別車牌號和車牌顏色。硬件基礎通常包括觸發(fā)裝置（監(jiān)視車輛是否進入視野），攝像裝置，照明裝置，圖像采集裝置，識別車牌號碼的處理器（例如計算機），以及軟件包括車牌定位算法，車牌字符分割算法和光學字符識別算法等。車牌字符識別;?該方法主要基于模板匹配算法和基于人工神經網絡的算法。基于模板匹配算法，首先將分割后的字符二值化并縮放到字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小，然后與所有模板匹配，以選擇較佳匹配作為結果。基于人工神經網絡的算法有兩種：一種是先提取字符，然后利用獲得的特征訓練神經網絡分配器；另一種方法是直接將圖像輸入網絡，網絡自動實現(xiàn)特征提取，直到識別結果為止。 近年來，車牌識別系統(tǒng)，車牌一體機，車牌識別裝置和車牌識別系統(tǒng)軟件是智能停車場管理系統(tǒng)和停車管理的重要組成部分。停車收費裝置和停車場停車系統(tǒng)在日常生活中受到越來越多的關注。車牌識別裝置和自動車牌識別軟件的應用越來越多。車牌掃描系統(tǒng)和車牌識別攝像機可應用于停車場管理系統(tǒng)，高速公路和其他捕獲，城市道路上的電子，以及校園，社區(qū)的車輛管理系統(tǒng)，商業(yè)區(qū)等。