车辆识别管理系统的自动识别原理。

车牌自动识别是利用车辆的动态视频和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。其硬件基础一般包括触发设备(监视车辆是否进入视野)、照相设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机(例如计算机)等，其软件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。一些车牌识别系统通过视频图像判断是否有车辆的功能称为视频车辆检查。完整的车牌识别系统包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几个部分。车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集现在的视频图像。车牌识别单元处理图像，定位，分割车牌中的字符进行识别，构成车牌号码输出。
一是车辆检测。
车辆检查可以采用埋地线圈检查、红外线检查、雷达检查、视频检查等多种方式。采用视频检查，不破坏路面，不需要追加外部检查设备，不需要矫正触发位置，节约费用，适合移动式、便携式应用的要求。
车牌识别管理系统。
对视频车辆进行系统检测，需要有较高的处理速度和优秀的算法，在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。如果处理速度慢，就会造成丢帧，使得系统无法检测到行驶速度快的车辆，同时也很难保证在有利于识别的地方开始识别处理，影响系统识别率。所以，将视频车辆检测与车牌自动识别相结合具有一定的技术难度。
牌照号码，颜色识别等。
为了识别车牌，需要以下基本步骤:
(1)牌照定位，在图片中定位牌照位置；
(2)分割牌照中的字符，分割牌照中的字符；
(3)识别牌照字符，识别分割的字符，最终形成牌照号。
在车牌识别过程中，车牌颜色的识别可以根据不同的算法实现，通常与车牌识别相互配合和验证。
(1)牌照定位。
在自然环境中，汽车图像背景复杂，光线不均匀，如何在自然背景中准确确定车牌区域是整个识别过程的关键。先对收集到的视频图像进行广泛的相关搜索，找出几个符合车牌特征的区域作为候选区域，然后对这些候选区域进行进一步的分析、判断，最后选择最佳区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。
二是牌照字符的分割。
执照区域定位完成后，将执照区域分成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向的投影必会在字符之间或字符内的间隙附近获得局部最小值，因此该位置应满足牌照字符的书写格式、字符、尺寸限制和其他条件。垂直投影法用于在复杂环境下分割汽车图像中的字符。
(3)牌照字符识别。
目前，字符识别方法主要基于模板匹配算法和人工神经网络算法。在模板匹配算法的基础上，首先将分割后的字符二值化，将其尺寸缩放为模板在字符数据库中的尺寸，然后与所有模板进行匹配，选择最佳匹配作为结果。以人工神经网络为基础的算法有两种：一种是先提取字符的特征，然后通过获取的特征来训练神经网络分配器；另一种是直接将图像输入网络，由网络自动提取特征，直到识别结果。
在实际应用中，车牌识别系统的识别率也与车牌质量和拍摄质量密切相关。车牌质量会受到各种因素的影响，如生锈、污渍、油漆剥落、字体褪色、车牌被遮挡、车牌倾斜、高亮度反射、多车牌、假车牌等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车速等因素的影响。这些影响因素在不同程度上降低了车牌识别的识别率，也是车牌识别系统的难点和挑战。为了提高识别率，不仅要不断完善识别算法，还要想办法克服各种照明条件，让收集到的图像最有利于识别。