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自1988年提出车牌识别(License Plate Recognition，LPR)技术以来，人们己经对其进行了广泛的研究，其主要途径就是对车牌的图像进行分析，自动提取车牌信息，最后确定汽车牌号，与数据库相连，通过程序管理数据库来达到管理车辆的目的。在车牌识别过程中，也出现了很多的技术方法，但由于外界环境多样及车牌本身比较模糊等条件的影响，使得LPR系统一直是一个有解但一直不能解决得很好的问题，而且许多方法都需要大量的数值计算，而大量的计算将耗费比较多的时间，与系统的实时性冲突，并没有考虑到实时处理的环境。为了解决图像的问题，目前国内外的研究机构或公司企业采取的办法是采用主动红外照明摄像或使用特殊的传感器来提高图像的质量，继而提高识别率，这样做的同时也造成了系统的投资成本过大，应用领域变小，不适合普遍的推广。在国外己提出不少关于车牌自动识别的理论，有的己经很成熟，投入实际应用。早在70年代国外就有自动车牌检测系统用于检查被盗车辆的情况，时至今日，己达到很高的应用水平。
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从已成型产品来看，以色列的Hi一Tehc公司研制出的多种SeeC/arysstem，适用于几个不同国家的车牌识别，但是不适合在中国使用，因为它不能识别汉字，且识别率有待提高。 新加坡Optasia公司的VLpRS产品主要适合于香港和新加坡的车牌。6250
我国车牌自动识别的研究起步较晚，约在八十年代末开始。由于我国的车牌没有统一的规范，类型较为多样，不同汽车车型有不同的规格、大小和颜色，所以车牌的颜色多，且位数不统一，对车牌识别造成了一定的困难，因为很难做出一个普遍适应各种类型车牌的系统。国内做得较好的产品主要是中科院自动化研究所汉王公司的“汉王眼”，除此之外国内的亚洲视觉科技有限公司、深圳市吉通电子有限公司、中国信息产业部下属的中智交通电子系统有限公司等公司也有自己的产品，但是大都因条件各异而适用范围有限。
从投入实用的效果来看，目前很多地方的测速和闯红灯检测系统都已经应用了车牌自动识别系统，就是通过拍照设备对车辆进行拍照，通过车牌识别系统识别出违章的车辆的车牌号，再做出进一步处理。这些识别系统的识别成功率比较高，相对的成本也比较高，应用的数量也比较少。就目前来看，车牌自动识别应用的领域还非常狭窄，普及率不高。原因有很多：资金限制，系统不成熟，使用环境受限等。