隨著不斷發展的停車場對于車牌識別系統更高的要求，使得車牌識別功能越來越強大，由于車牌識別是車牌識別系統的最后一步和最關鍵的一步。字符識別的準確性對于車牌識別系統的性能的影響是非常重要的。

基于視頻檢測模式構建的車牌識別系統要求在工作的時候能夠實時監控車輛闖紅燈、不按導向車道行駛、不按規定車道行駛、逆行等違法行為。識別率一般要求達到白天90%，晚上85%，80%，因而如今的車牌識別系統變得越來越強大了。

基于模板匹配的字符識別方法、基于神經網絡的字符識別方法、基于字符特征的識別方法、基于統計分類器的字符識別方法等都已經屬于傳統的車牌字符識別方法。

如今一種基于HOG功能的新型車牌識別攝像頭字符識別方法功能側重于同構形狀信息的分布，在抵抗同構形狀變化方面具有明顯優勢。使用字符形狀信息可以更好地識別字符。車牌經常很臟。字符可以表示不同程度的變形、模糊和斷裂，但基本上可以保留字符形狀，有效克服外部環境的干擾。

轉換為喇叭二進制代碼不僅能抵抗噪聲干擾，還能減少噪聲對識別的影響。識別速度快，可通過外部或操作計算特征之間的距離。該算法首先提取字符圖像的HOG特征，將特征轉換為喇叭二進制代碼，并表示字符圖像的指紋信息。

基于HOG特征的字符識別算法具有較高的字符識別精度、較強的字符噪聲抗干擾能力、快速的識別速度和廣闊的應用前景。在識別文本圖像時，圖案信息將與文本模板庫中的指紋信息進行比較，以找到最小的文本模板。與此字符模板相對應的類別是字符識別結果。

車牌識別攝像頭捕獲的照片清楚地反映了車牌號、漢字、車型、裝載貨物等車輛的所有特點。通過事故跟蹤、刑事調查等公安工作，車牌識別系統可以提供更全面、更準確的依據。

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