随着不断发展的停车场对于车牌识别系统更高的要求，使得车牌识别功能越来越强大，由于车牌识别是车牌识别系统的最后一步和最关键的一步。字符识别的准确性对于车牌识别系统的性能的影响是非常重要的。

基于视频检测模式构建的车牌识别系统要求在工作的时候能够实时监控车辆闯红灯、不按导向车道行驶、不按规定车道行驶、逆行等违法行为。识别率一般要求达到白天90%，晚上85%，80%，因而如今的车牌识别系统变得越来越强大了。

基于模板匹配的字符识别方法、基于神经网络的字符识别方法、基于字符特征的识别方法、基于统计分类器的字符识别方法等都已经属于传统的车牌字符识别方法。

如今一种基于HOG功能的新型车牌识别摄像头字符识别方法功能侧重于同构形状信息的分布，在抵抗同构形状变化方面具有明显优势。使用字符形状信息可以更好地识别字符。车牌经常很脏。字符可以表示不同程度的变形、模糊和断裂，但基本上可以保留字符形状，有效克服外部环境的干扰。

转换为喇叭二进制代码不仅能抵抗噪声干扰，还能减少噪声对识别的影响。识别速度快，可通过外部或操作计算特征之间的距离。该算法首先提取字符图像的HOG特征，将特征转换为喇叭二进制代码，并表示字符图像的指纹信息。

基于HOG特征的字符识别算法具有较高的字符识别精度、较强的字符噪声抗干扰能力、快速的识别速度和广阔的应用前景。在识别文本图像时，图案信息将与文本模板库中的指纹信息进行比较，以找到最小的文本模板。与此字符模板相对应的类别是字符识别结果。

车牌识别摄像头捕获的照片清楚地反映了车牌号、汉字、车型、装载货物等车辆的所有特点。通过事故跟踪、刑事调查等公安工作，车牌识别系统可以提供更全面、更准确的依据。

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