车牌识别系统主要解决的问题。高速公路收费系统高速公路收费系统已经基本实现自动化，当车辆在高速公路收费入口站时，系统进行车牌识别，熵基车牌识别，保存车牌信息，车牌识别道闸，当车辆在高速公路收费出口站时，系统再次进行车牌识别，与进入车辆的车牌信息进行比对，只有进站和出站的车牌一致方可让车辆通行，自动收费系统可以有效地提高车辆的通行效率，并且可以有效地检测出逃费车辆。
车牌识别系统的关键技术及算法。车牌字符分割：1、对车牌图像从左向右逐列扫描，并记录统计出每列的像素值为255的像素的个数，中控车牌识别，并将结果保存在一位数组count[width+1]中，淮北车牌识别，其中count[i]用于存储1列像素值为255的像素的个数。2、剩下的字符都是英文字母和阿拉伯数字，这些字符不存在不连通性的问题，于是，仅仅利用一个阈值1就可以分割出车牌剩下的字符。
车牌识别系统的关键技术及算法。车牌字符识别算法的研究。基于特征统计匹配算法基于特征统计匹配算法主要原理是先提取输入模式的车牌字符统计特征，再按照一定的规则与所确定的决策函数进行分类判断。字符的统计特征包括像素块数、字符的轮廓数、轮廓的形状等。像素块是指二值化图像中上、下、左、右四个方向上相互连通的所有白素区域所组成的一个连通区域的像素块，由此可知，汉字字符的像素块大于1，英文字母和数字的像素块数是1.
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