车牌照是全世界唯一对车辆身份识别的标记，尽管牌照的字符、颜色、格式内容和制作材料会多种多样，但车牌照仍是全球范围内最为精确和特定的识别标记。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。
　　车牌识别技术(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理的技术。
　　它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别 过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理，交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化监管、闯红灯电子警察、公路收费站等 等功能。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。
 　 汽车牌照号码是车辆的唯一“身份”标识，牌照自动识别技术可以在汽车不作任何改动的情况下实现汽车“身份”的自动登记及验证，这项技术已经应用于公路收费、停车管理、称重系统、交通诱导、交通执法、公路稽查、车辆调度、车辆检测等各种场合。
　　从技术上评价一个车牌识别系统，主要有两个指标，即识别准确率、识别速度。
　　识别准确率
　　一个车牌识别系统是否实用，最重要的指标是识别率和识别准确率。根据GA/T 497-2004和GA/T 497-2009中定义：
　　识别率 = 号牌被自动识别的车辆数/号牌信息有效的车辆总数。
　　识别准确率 = 号牌信息识别正确的车辆数/号牌信息有效的车辆总数。
　　(注：号牌信息有效是指车辆号牌完整、清晰、安装规范，且无遮挡、无污损。)
　　在新颁发的GA/T 497-2009中，号牌识别率指标评价被取消，只保留号牌识别准确率，且规定白天车辆号牌识别准确率应不小于90%；夜间车辆号牌识别准确率应不小于80%。
　　由于对号牌信息有效这一结论需要人工判定，所以还需要将车辆号牌图像和识别结果都存储下来，以便调取查看。然后，通过对实际通过的车辆图像以及正确的人工识别结果进行数量统计，以得到识别率和识别准确率，以及可信度、误识率这些中间结果。
　　为了测试一个车牌识别系统识别率，需要将该系统安装在一个实际应用环境中，全天候运行24小时以上，采集至少1000辆自然车流通行时的车牌照进行识别。

识别速度
　　识别速度决定了一个车牌识别系统是否能够满足实时应用的要求。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。例如，在高速公路收费中车牌识别应用的作用之一是减少通行时间，速度是这一类应用里减少通行时间、避免车 道堵车的有力保障。
　　根据GA/T 833-2009中要求，识别时间≤(A/B)×(K×100)(ms)。
　　上述式子中的A表示用于识别的图像分辨率；B为固定常数，其值为768×576=442368；K为图像中存在的车牌数量。
即车牌图像为768×576像素点时，当图像中存在一个号牌时，其识别时间≤100ms；当图像中存在二个号牌时，其识别时间≤200ms。
  另外，一个车牌识别系统的后台管理体系，决定了这个车牌识别系统是否好用。必须清楚地认识到重要的一点是识别率达到100%是不可能的，因为车牌照污损、模糊、遮挡，或者天气也许很糟(下雪、冰雹、大雾等等)。后台管理体系的功能应该包括：
  1)、识别结果和车辆图像数据的可靠存储，当多功能的系统操作使得网络出差错时能保护图像数据不会丢失，同时便于事后人工排查；
  2)、有效的自动比对和查询技术，被识别的车牌照号码要同数据库中成千上万的车牌号码自动比对和提示报警，如果车牌照号码没有被正确读取时就要采用模糊查询技术才能得出相对“最佳”的比对结果：
  3)、一个好的车牌识别系统对于联网运行，还需要提供实时通信、网络安全、远程维护、动态数据交互、数据库自动更新、硬件参数设置、系统故障诊断；
  汽车牌照识别系统的基本工作原理为:当系统发现有车辆通过时(通过埋地感应线圈或视频检测)，触发图像采集系统，CCD摄像机摄取包含车辆牌照的图像，将图像通过视频采集卡输入计算机进行预处理，再由检索模块对牌照进行搜索、检测、定位，并分割出包含牌照字符的矩形区域，然后对牌照字符进行二值化并将其分 割为单个字符，规一化后输入字符识别子系统进行识别。


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