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车牌识别附属设备
1)配置电脑和服务器：电脑一般放在出口岗亭或值班室内，用于收费使用。
服务器根据客户需要选择放在客户办公室或岗亭。若放在办公室，需要从岗亭布设光纤至服务器，勘察现场时要估测出光纤到近岗亭的距离并留出余量。如果客户不需要单独设置服务器，就用岗亭机做服务器，安装数据库和FTP服务。
2)交换机根据需要联网的设备数来选择，一般选择千兆8口或者5换机。交换机应该就近放置在岗亭或者配电箱里。
3)制作安全岛和岗亭：根据需要和现场情况设置安全岛，安全岛一般采用混凝土浇筑。安全岛的大小要保证岗亭或道闸等设备有足够的安装空间，且不影响车辆经过。安全岛在浇筑时要预埋穿线管。安全岛完成后可以刷漆增加醒目的效果。
岗亭一般安装在停车场出口位置，便于收费，尺寸根据安全岛或者安装位置的大小来确定，但必须保证岗亭内有足够的空间容纳电脑等设备和收费员工作。
4)配电箱的安装，可以选择安装在安全岛上或者放置在岗亭、值班室内，如放在室外，要选择防雨型，并做好接地。
识别速度识别速度决定了一个车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。一个 识别率很高的系统，如果需要几秒钟，甚至几分钟才能识别出结果，那么这个系统就会因为满足不了实际应用中的实时要求而毫无实用意义。
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例如，在高速公路收费中车牌识别应用的作用之一是减少通行时间，速度是这一类应用里减少通行时间，避免车道堵车的有力保障。交通技术提出的识别速度是1秒以内，越快越好。车牌识别系统在实际应用中识别速度达到平均0.3秒。
在自然环境中，汽车图像背景复杂，光照不均匀。如何准确地确定自然背景中的车牌区域是整个识别过程的关键。首先对采集的视频图像进行大范围搜索，找到一些符合车牌特征的区域作为候选区域。然后，对这些候选区域进行进一步的分析和判断。在选择合适区域作为车牌区域，并从图像中分离出来。
车牌识别系统主要包括模板匹配算法和人工神经网络算法。基于模板匹配算法，首先对分割后的字符进行二值化，并缩放到字符数据库中模板的大小。然后，将它们与所有模板进行匹配，并选择匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先提取字符的特征，然后用获得的特征训练神经网络分配器;另一种方法是直接将图像输入网络，网络会自动提取特征，直到识别出结果。
车牌区域定位完成后，将车牌区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符的垂直投影，不可避免地要在字符之间或字符内部的间隙处接近局部小值，这个位置要满足车牌的字符书写格式、字符、大小限制等一些条件。垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有很好的效果。
车牌识别系统云台摄像机通过抑光遮挡、电子快门调节、宽动态功能等方式抓拍车牌。
强光遮挡：在低照度彩色相机的基础上，通过软件的功能遮挡图像较亮的部分。
车牌识别系统作为智能交通领域中确定车辆身份的重要手段，车牌识别技术在实现交通的智能化管理中发挥了巨大的作用，并渗透到各项工作中。
未来，随着我国城市化的发展，交通压力将更加严峻，因此智能交通管理将是未来交通发展的大方向。作为智能交通管理系统的重要，车牌识别系统将得到进一步的支持和发展。预测，未来车牌识别技术将得到广泛应用，届时车牌识别系统行业也将面临大洗牌。只有拥有自主技术、产品质量达标的公司才能过关，这是车牌识别技术走向快速发展阶段的必由之路。
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