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车牌识别一般需要以下的几个基本步骤：

首先  ：要进行车牌的定位，定位照片中的牌照位置；

第二步：要把牌照中的字符分割出来.

第三部：牌照中的字符识别，把分割好的字符进行一一识别和记取，终组成牌照的号码。

  在车牌识别过程中，牌照的颜色的识别会根据据算法的不同，可能在上述的步骤中分批进行实现，一般车牌识别中会相互的配合和验证。

  在实际生活中，车牌识别系统的识别率会与牌照的破损程度和拍摄质量有一定的关系。拍摄的质量会受到各种不同的因素影响，如雨水导致的生锈、污损、油漆人为剥落或修改、字体的褪色、车牌被用物遮挡、等等；在实际拍摄中也会受到环境的影响，如亮度、拍摄的方式和车辆速度等等因素。这些影响因素很大的程度上降低了车牌的正确识别率，也因为车牌识别系统存在着困难和挑战，所以为了提高牌照的识别率，除了不断地完善识别算法系统还要克服各种环境条件，所以我国在车牌的识别上还要下苦工才能跟上发达的国家。

 车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式。采用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触发位置、节省开支，而且更适合移动式、便携式应用的要求。系统进行视频车辆检测，需要具备很高的处理速度并采用的算法，在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。若处理速度慢，则导致丢帧，使系统无法检测到行驶速度较快的车辆，同时也难以保证在有利于识别的位置开始识别处理，影响系统识别率。因此，将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。

--计算车辆旅行时间

在交通管理系统中可以将车辆在某条道路的平均旅行时间作为判断该道路拥堵状况的一个参数。安装车牌识别设备于道路的起止点，识读所有通过车辆并将牌照号码传回交通指挥中心，指挥中心的管理系统根据这些结果就可计算出车辆平均旅行时间。