车牌辨识系统能否发挥最大效用，除了软件技术之外，与摄影机及现场施工能力，也有很大的关系。使用者可要求厂商至现场勘查后，提出建置规划方案，先评估应该架设的地点、摄影机架设角度、是否需要架设辅助光源等，再提出报价，藉由这些动作，除了得以事先评估业者的能力，用户本身也可以达到产品学习及教育训练... 
　　车牌识别是利用车辆的动态视频或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。技术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。一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分。
　　车牌识别系统选购
　　要让车牌辨识系统真正做到小兵立大功，工程商们还需要掌握以下二大准则。
　　重视稳定度
　　随着产品算法与业者的技术提升，笔者认为，整合早就不是重要的话题，现阶段最需要注意的重点反而是“稳定度”。稳定度的定义是：在一个既定的车速范围内，不会让必须达到的准确度，因外在环境影响而产生过大的误差。
　　例如一个车牌系统在白天有90%以上的准确度，到了傍晚就降到80%，夜间又降到70%，这种不稳定的系统，比起全天候平均拥有 70%准确度的车牌辨识系统更难于整合。因为使用者会认为，既然白天的辨识率有90%，那全天候的准确率都要达到90%才合理，这样的规格还不包括奇怪的环境干扰(暴雨袭击、冰雹、浓雾区段等)，与架设环境限制(高度限制、风大摇晃限制、不容易遭受人为破坏等)。
　　确实实测
　　几乎每家都宣称拥有高辨识率，但为了避免事后因为双方对产品认知有差异，而将运作不良的责任互相推托，用户在采购车牌辨识系统时，不妨要求实地测试，而且测试时间最好超过两个礼拜，比较能判断辨识结果是否“言过其实”。因为台湾是一个多变的环境，两个礼拜应该可以对于场域可能影响辨识率的情形，大约掌握了八成，如果只是测一天、甚至几个小时，是无法了解的。
　　另外，车牌辨识既然是“系统”，当中软硬件架构的好坏，当然会影响“呈现的结果”。至于什么样的软件跟硬件，适合什么样的环境，这就必须因环境而异，因为不同的应用环境，对于辨识率的要求未必相同，而这就必须靠经验累积。
　　尽管市场上有林林总总的车牌辨识系统，用对产品与架构，可以省去很多的冤枉钱跟时间，但更重要的是，工程商与系统整合商需要多方配合及了解，而不是一味的只看重某厂牌比较好、比较便宜，凡事货比三家不吃亏。
　　此外，车牌辨识系统能否发挥最大效用，除了软件技术之外，与摄影机及现场施工能力，也有很大的关系。使用者可要求厂商至现场勘查后，提出建置规划方案，先评估应该架设的地点、摄影机架设角度、是否需要架设辅助光源等，再提出报价，藉由这些动作，除了得以事先评估业者的能力，用户本身也可以达到产品学习及教育训练，日后管理时，会更清楚知道该产品的使用限制及相关因应措施。
　　车牌识别具体应用
　　停车场及小区出入口
　　停车场及小区出入口车牌识别技术的应用，主要用于记录车辆的牌照号码、车牌颜色、出入时间，实现车辆的自动管理，以便节省人力、提高效率;例如应用于智能小区可以自动判别驶入车辆是否属于本小区，对非内部车辆实现自动计时收费。在一些单位这种应用还可以同车辆调度系统相结合，自动、客观地记录本单位车辆的出车情况。

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