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车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。牌照定位自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，后选定一个1佳的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。

对于破1解车牌识别的大部分车主也是因为各种理由才会有这种想法的。想省去停车费的车主有些车主是家里不是很有钱，但是也不是特别贫穷的，算是属于小康之家。但是他们不想每天缴纳那么多的停车费，也不愿意出钱办月卡，更不想去买车位。这个时候就只能想到破1解车牌识别系统这条路，既不用给高额的费用，还能免费使用停车位，享受着管理人员对爱车的保护，这种就是贪小便宜的典型。

解读车牌识别未来趋势。在大数据时代，车牌识别技术已在多个领域中得到广泛应用，成功帮助众多汽车相关产业链构建大数据分析方案。随着客户需求越来越趋于精细化、多样化，复杂场景车牌识别技术正在受到越来越多的关注，场景车牌识别一体机将会成为未来车牌识别相机的发展趋势。但是随着人工智能、云计算等技术的进一步发展，数据管理不断向智能化、个性化、化发展，通用车牌识别技术已渐渐不能满足客户的个性需求。

车牌识别车牌号快速提取，车牌号信息准确识别。近几年随着我国汽车保有量的持续增加尤其是城市的出行难题，为解决客户出行体验，车牌识别技术快速发展。车牌识别系统是计算机视频图像识别技术在车辆1牌照识别中的一种应用。车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂8背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，目前1新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99。7%。