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自動倍 加 信 車 牌 識 別流程是系統前端采用了嵌入式高清倍 加 信 車 牌 識 別一機，可實現百萬級分辨率的視頻和圖片碼流輸出，內置了高性能DSP芯片，支持內置智能算法、可實現視頻檢測、車牌自動識別等功能。
倍 加 信 車 牌 識 別一體機系統使用了獨特的紋理+模型算法，具有定位精準，識別速度快，識別精度高，誤識率低等特點，不但能捕獲有車牌的車輛，對于無牌車同樣也能進行正常捕獲（地感觸發模式下）。將傳統模式中基于后端服務器或前端工控機的倍 加 信 車 牌 識 別算法移植到前端相機中，具有高集成度，高穩定性，高適應性等特點，相比傳統的PC或工控機模式，更能適應實際道路的復雜環境，更能滿足智能交通系統中全天候工作的要求。
采用了動態視頻識別技術，實現對視頻流每一幀圖像進行識別，從而達到增加識別比對次數，大大提高了識別的效率和準確率。
車輛牌照的自動識別主要是基于圖像分割和圖像識別理論，對含有車輛號牌的圖像進行分析處理，從而確定牌照在圖像中的位置，并進一步提取和識別出文本字符。
識別的具體步驟分為車牌定位、車牌提取、字符識別。在自然環境中，相機首先對采集到的視頻圖像進行大范圍相關搜索，找到符合汽車牌照特征的若干區域作為候選區，然后對這些侯選區域做進一步分析、評判，最后選定一個最佳的區域作為牌照區域，并將其從圖象中分割出來。
完成牌照區域的定位后，再將牌照區域分割成單個字符，然后進行識別，倍 加 信 車 牌 識 別算法采用基于模板匹配算法，首先將分割后的字符二值化，并將其尺寸大小縮放為字符數據庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，最后選最佳匹配作為結果，通過這種多次比對的方式極大了提高了倍 加 信 車 牌 識 別的準確率。