車牌識別系統(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是計算機視頻圖像識別技術在車輛牌照識別中的一種套用。車牌識別在高速公路車輛管理中得到廣泛套用，電子收費（ETC）系統中，也是結合DSRC技術識別車輛身份的主要手段。
車牌識別技術要求能夠將運動中的汽車牌照從複雜背景中提取並識別出來，通過車牌提取、圖像預處理、特徵提取、車牌字元識別等技術，識別車輛牌號、顏色等信息，目前最新的技術水平為字母和數字的識別率可達到99.7%，漢字的識別率可達到99%。
在停車場管理中，車牌識別技術也是識別車輛身份的主要手段。在深圳市公安局建設的《停車庫（場）車輛圖像和號牌信息採集與傳輸系統技術要求》中，車牌識別技術成為車輛身份識別的主要手段。
車牌識別技術結合電子不停車收費系統（ETC）識別車輛，過往車輛通過道口時無須停車，即能夠實現車輛身份自動識別、自動收費。在車場管理中，為提高出入口車輛通行效率，車牌識別針對無需收停車費的車輛（如月卡車、內部免費通行車輛），建設無人值守的快速通道，免取卡、不停車的出入體驗，正改變出入停車場的管理模式。
基本介紹
- 中文名：車牌識別系統
- 外文名：Vehicle License Plate Recognition，VLPR
- 套用：車牌自動識別
- 硬體配置：像機、主控機、採集卡、照明
系統簡介,識別原理,識別流程,車輛檢測,號碼識別,技術路線,技術特點,體系結構,觸發方式,技術指標,識別率,識別速度,後台管理,選購準則,套用地區,
系統簡介
車牌識別系統(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是指能夠檢測到受監控路面的車輛並自動提取車輛牌照信息（含漢字字元、英文字母、阿拉伯數字及號牌顏色）進行處理的技術。車牌識別是現代智慧型交通系統中的重要組成部分之一，套用十分廣泛。它以數字圖像處理、模式識別、計算機視覺等技術為基礎，對攝像機所拍攝的車輛圖像或者視頻序列進行分析，得到每一輛汽車唯一的車牌號碼，從而完成識別過程。通過一些後續處理手段可以實現停車場收費管理，交通流量控制指標測量，車輛定位，汽車防盜，高速公路超速自動化監管、闖紅燈電子警察、公路收費站等等功能。對於維護交通安全和城市治安，防止交通堵塞，實現交通自動化管理有著現實的意義。
車牌識別系統
車牌識別系統汽車牌照號碼是車輛的唯一“身份”標識，牌照自動識別技術可以在汽車不作任何改動的情況下實現汽車“身份”的自動登記及驗證，這項技術已經套用於公路收費、停車管理、稱重系統、交通誘導、交通執法、公路稽查、車輛調度、車輛檢測等各種場合。
以下列舉了幾種套用方式：
——監測報警
對於納入“黑名單”的車輛，例如：被通緝或掛失的車輛、欠交費車輛、未年檢車輛、肇事逃逸及違章車輛等，只需將其車牌號碼輸入到套用系統中，車牌識別設備安裝於指定的路口、卡口或由執法人員隨時攜帶按需要放置，系統將識讀所有通過車輛的牌照號碼並與系統中的“黑名單”比對，一旦發現指定車輛立刻發出報警信息。系統可以全天不間斷工作、不會疲勞、錯誤率極低；可以適應高速行駛的車輛；可以在車輛行使過程中完成任務不影響正常交通；整個監視過程中司機也不會覺察、保密性高。套用這種系統將極大地提高執法效率。
——超速違章處罰
車牌識別技術結合測速設備可以用於車輛超速違章處罰，一般用於高速公路。具體套用是：在路上設定測速監測點，抓拍超速的車輛並識別車牌號碼，將違章車輛的牌照號碼及圖片發往各出口；在各出口設定處罰點，用車牌識別設備識別通過車輛並將號碼與已經收到的超速車輛的號碼比對，一旦號碼相同即啟動警示設備通知執法人員處理。與傳統的超速監測方式相比，這種套用可以節省警力，降低執法人員的工作強度，而且安全、高效、隱蔽，司機需時刻提醒自己不能超速，極大地減少了因超速引發的事故。
——車輛出入管理
將車牌識別設備安裝於出入口，記錄車輛的牌照號碼、出入時間，並與自動門、欄桿機的控制設備結合，實現車輛的自動管理。套用於停車場可以實現自動計時收費，也可以自動計算可用車位數量並給出提示，實現停車收費自動管理節省人力、提高效率。套用於智慧型小區可以自動判別駛入車輛是否屬於本小區，對非內部車輛實現自動計時收費。在一些單位這種套用還可以同車輛調度系統相結合，自動地、客觀地記錄本單位車輛的出車情況，車牌識別管理系統採用了車牌識別技術，達到不停車、免取卡，有效提高車輛出入通行效率。
——自動放行
將指定的牌照信息輸入系統，系統自動地識讀經過車輛的牌照並查詢內部資料庫。對於需要自動放行的車輛系統驅動電子門或欄桿機讓其通過，對於其它車輛系統會給出警示，由值勤人員處理。可用於特殊單位（如軍事管理區、保密單位、重點保護單位等）、路橋收費卡口、高級住宅區等。
——高速公路收費管理
在高速路的各個出入口安裝車牌識別設備，車輛駛入時識別車輛牌照將入口資料存入收費系統，車輛到達出口時再次識別其牌照並根據牌照信息調用入口資料，結合出入口資料實現收費管理。這種套用可以實現自動計費並可防止作弊，避免了應收款的流失。
高速公路已開始實施聯網收費，隨著聯網範圍的擴大，不同車型的收費差額也越來越高，司機利用現有收費系統的漏洞通過中途換卡進行逃費的問題將越來越突出，利用車牌識別技術是解決此類問題的根本方法。
——計算車輛旅行時間
在交通管理系統中可以將車輛在某條道路的平均旅行時間作為判斷該道路擁堵狀況的一個參數。安裝車牌識別設備於道路的起止點，識讀所有通過車輛並將牌照號碼傳回交通指揮中心，指揮中心的管理系統根據這些結果就可計算出車輛平均旅行時間。
——牌照號碼自動登記
交通監管部門每天都要處理大量的違章車輛圖片，一般由人工辨識車牌號碼再輸入管理系統，這種方式工作量大、容易疲勞誤判。採用自動識別可以減少工作強度能夠大幅度提高處理速度和效率。這種功能可用於電子警察系統、道路監控系統等。
車牌識別停車場管理系統將攝像機在入口拍攝的車輛車牌號碼圖象自動識別並轉換成數位訊號。做到一卡一車，車牌識別的優勢在於可以把卡和車對應起來，使管理提高一個檔次，卡和車的對應的優點在於長租卡須和車配合使用，杜絕一卡多車使用的漏洞，提高物業管理的效益；同時自動比對進出車輛，防止偷盜事件的發生。升級後的攝像系統可以採集更清晰的圖片，作為檔案保存，可以為一些糾紛提供有力的證據。 方便了管理人員在車輛出場時進行比對，大大增強了系統的安全性。
汽車牌照自動識別技術是一項利用車輛的動態視頻或靜態圖像進行牌照號碼、牌照顏色自動識別的模式識別技術。通過對圖像的採集和處理，完成車牌自動識別功能，能從一幅圖像中自動提取車牌圖像，自動分割字元，進而對字元進行識別.其硬體基礎一般包括觸發設備(監測車輛是否進入視野)、攝像設備、照明設備、圖像採集設備、識別車牌號碼的處理機(如計算機)等。
車牌識別套用示意圖
識別原理
識別流程
車牌自動識別是一項利用車輛的動態視頻或靜態圖像進行牌照號碼、牌照顏色自動識別的模式識別技術。其硬體基礎一般包括觸發設備（監測車輛是否進入視野）、攝像設備、照明設備、圖像採集設備、識別車牌號碼的處理機（如計算機）等，其軟體核心包括車牌定位算法、車牌字元分割算法和光學字元識別算法等。某些車牌識別系統還具有通過視頻圖像判斷是否有車的功能稱之為視頻車輛檢測。一個完整的車牌識別系統應包括車輛檢測、圖像採集、車牌識別等幾部分(如圖1所示)。當車輛檢測部分檢測到車輛到達時觸發圖像採集單元，採集當前的視頻圖像。車牌識別單元對圖像進行處理，定位出牌照位置，再將牌照中的字元分割出來進行識別，然後組成牌照號碼輸出。
車輛檢測
車輛檢測可以採用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測技術、視頻檢測等多種方式。採用視頻檢測可以避免破壞路面、不必附加外部檢測設備、不需矯正觸發位置、節省開支，而且更適合移動式、攜帶型套用的要求。
系統進行視頻車輛檢測，需要具備很高的處理速度並採用優秀的算法，在基本不丟幀的情況下實現圖像採集、處理。若處理速度慢，則導致丟幀，使系統無法檢測到行駛速度較快的車輛，同時也難以保證在有利於識別的位置開始識別處理，影響系統識別率。因此，將視頻車輛檢測與牌照自動識別相結合具備一定的技術難度。
號碼識別
為了進行車牌識別，需要以下幾個基本的步驟：
1、 牌照定位，定點陣圖片中的牌照位置；
2、牌照字元分割，把牌照中的字元分割出來；
3、牌照字元識別，把分割好的字元進行識別，最終組成牌照號碼。
車牌識別過程中，牌照顏色的識別依據算法不同，可能在上述不同步驟實現，通常與車牌識別互相配合、互相驗證。
一、牌照定位
自然環境下，汽車圖像背景複雜、光照不均勻，如何在自然背景中準確地確定牌照區域是整個識別過程的關鍵。首先對採集到的視頻圖像進行大範圍相關搜尋，找到符合汽車牌照特徵的若干區域作為候選區，然後對這些侯選區域做進一步分析、評判，最後選定一個最佳的區域作為牌照區域，並將其從圖像中分離出來。
二、牌照字元分割
完成牌照區域的定位後，再將牌照區域分割成單個字元，然後進行識別。字元分割一般採用垂直投影法。由於字元在垂直方向上的投影必然在字元間或字元內的間隙處取得局部最小值的附近，並且這個位置應滿足牌照的字元書寫格式、字元、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對複雜環境下的汽車圖像中的字元分割有較好的效果。
三、 牌照字元識別方法
主要有基於模板匹配算法和基於人工神經網路算法。基於模板匹配算法首先將分割後的字元二值化並將其尺寸大小縮放為字元資料庫中模板的大小，然後與所有的模板進行匹配，選擇最佳匹配作為結果。基於人工神經網路的算法有兩種：一種是先對字元進行特徵提取，然後用所獲得特徵來訓練神經網路分配器；另一種方法是直接把圖像輸入網路，由網路自動實現特徵提取直至識別出結果。
實際套用中，車牌識別系統的識別率還與牌照質量和拍攝質量密切相關。牌照質量會受到各種因素的影響，如生鏽、污損、油漆剝落、字型褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；實際拍攝過程也會受到環境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌識別的識別率，也正是車牌識別系統的困難和挑戰所在。為了提高識別率，除了不斷地完善識別算法還應該想辦法克服各種光照條件，使採集到的圖像最利於識別。
技術路線
採用計算機視覺技術識別車牌的流程通常都包括車輛圖像採集，車牌定位，字元分割，光學字元識別，輸出識別結果5個步驟。車輛圖像的採集方式決定了車牌識別的技術路線。國際ITS通行的兩條主流技術路線是自然光和紅外光圖像採集識別。自然光和紅外光不會對人體產生不良的心理影響，也不會對環境產生新的電子污染，屬於綠色環保技術。
自然光路線是指白天利用自然光線，夜間採用輔助照明光源，用彩色攝像機採集車輛真彩色圖像，用彩色圖像分析處理方法識別車牌。自然光真彩色識別技術路線，與人眼感光習慣一致，並且，真彩色圖像能夠反映車輛及其周圍環境真實的圖像信息，不僅可以用來識別車牌照，而且可以用來識別車牌照顏色、車流量、車型、車顏色等車輛特徵。用一個攝像機採集的圖像，同時實現所有前端基本視頻信息採集、識別和人工輔助圖像取證判別，可以前瞻性的為未來的智慧型交通系統工程預留接口。
紅外光路線是指利用車牌反光和紅外光的光學特性，用紅外攝像機採集車輛灰度圖像，由於紅外特性，車輛圖像上幾乎只能看見車牌，然後用黑白圖像處理方法識別車牌。950nm的紅外照明裝置可抓拍到很好的反光車牌照圖像。因紅外光是不可見光，它不會對駕駛員產生視覺影響。另外，紅外照明裝置提供的是不變的光，所抓拍的圖像都是一樣的，不論是在一天中最明亮的時候，還是在一天中最暗的時候。唯一的例外是在白天，有時會看到一些牌照周圍的細節，這是因為晴朗天氣時太陽光的外光波的影響。採用紅外燈的缺點就是所捕獲的車牌照圖像不是彩色的，不能獲取整車圖像，並且嚴重依賴車牌反光材料。
技術特點
車牌識別技術是現代智慧型交通系統重要組成部分，其套用十分廣泛。它以計算機視覺處理、數字圖像處理、模式識別等技術為基礎，對攝像機所拍攝的車輛圖像或者視頻圖像進行處理分析，得到每輛車的車牌號碼，從而完成識別過程。通過一些後續處理技術其可以實現停車場出入口收費管理、盜搶車輛管理、高速公路超速自動化管理、闖紅燈電子警察、公路收費管理等等功能。對於維護交通安全和城市治安，防止交通堵塞，實現交通全自動化管理有著現實的意義。
我國標準汽車牌照是由漢字、英文字母和阿拉伯數字組成，漢字識別與字母和數字的識別有很大的區別，漢字的識別增加了識別的難度；
我國汽車車牌的懸掛位置不統一；
其他國家的汽車牌照格式(如汽車牌照的尺寸大小，牌照上字元的排列等)通常只有一種，而我國則根據不同車輛、車型、用途規定了多種牌照格式，分為普通車轎車、使館車、警車、軍車等，並且通常汽車牌照中也分大車和小車；
我國汽車牌照的底色和字元顏色有多種組合，我們日常生活中常見的有藍底白字車牌、黃底黑字車牌、以及白底黑字車牌等等。
體系結構
一個車牌識別系統的基本硬體配置是由攝像機、主控機、採集卡、照明裝置組成。而軟體是由一個具有車牌識別功能的圖像分析和處理軟體，以及一個滿足具體套用需求的後台管理軟體組成。
車牌識別系統於是出現了兩種產品形式，一種是軟硬體一體，或者用硬體實現識別功能模組，形成一個全硬體的車牌識別器，例如DSP。另外一種形式是開放式的軟、硬體體系，即硬體採用標準工業產品，軟體作為嵌入式軟體。兩種產品形式各有優缺點。開放式體系的優點是由於硬體採用標準工業產品，運行維護容易掌握，備品備件採購可以從任何一家產商獲得，不用擔心因為一家產商倒閉或供貨不足而出現產品永久失效或採購困難。而軟硬體一體式產品，對於使用者操作產品時更易操作及控制。對於後期的維護調試也更易於掌握。
觸發方式
車牌識別系統有兩種觸發方式，一種是外設觸發，另一種是視頻觸發。
外設觸發工作方式是指採用線圈、紅外或其他檢測器檢測車輛通過信號，車牌識別系統接受到車輛觸發信號後，採集車輛圖像，自動識別車牌，以及進行後續處理。該方法的優點是觸發率高，性能穩定；缺點是需要切割地面鋪設線圈，施工量大。
視頻觸發方式是指車牌識別系統採用動態運動目標序列圖像分析處理技術，實時檢測車道上車輛移動狀況，發現車輛通過時捕捉車輛圖像，識別車牌照，並進行後續處理。視頻觸發方式不需藉助線圈、紅外或其他硬體車輛檢測器。該方法的優點是施工方便，不需要切割地面鋪設線圈，也不需要安裝車檢器等零部件，但其缺點也十分顯著，由於算法的極限，該方案的觸發率與識別率較之外設觸發都要低很多。
車牌識別系統
車牌識別系統1、間接法:指通過識別安裝在汽車上的IC卡或條形碼中所存儲的車牌的信息來識別車牌及相關信息。IC卡技術識別準確度高，運行可靠，可以全天候作業，但它整套裝置價格昂貴，硬體設備十分複雜，不適用於異地作業;條形碼技術具有識別速度快、準確度高、可靠性強以及成本較低等優點，但是對於掃描器要求很高。此外，二者都需要制定出全國統一的標準，並且無法核對車、條形碼是否相符，也是技術上存在的缺點，這給在短時間內推廣造成困難。
2、直接法:基於圖像的車牌識別技術屬於直接法，是一種無源型汽車牌照智慧型識別方法，能夠在無任何專用傳送車牌信號的車載發射設備情況下，對運動狀態車輛或靜止狀態車輛的車牌號碼進行非接觸性信息採集並實時智慧型識別。與間接法識別系統相比，首先，這種系統節省了設備安置及大量資金，從而提高了經濟效益;其次，由於採用了先進的計算機套用技術，所以可提高識別速度，較好地解決實時性問題;再次，它是根據圖像進行識別，所以通過人的參與可以解決系統中的識別錯誤，而其他方法是難以與人互動的。
直接法一般有圖像處理技術，傳統模式識別技術及人工神經網路技術。
1、圖像處理技術:運用圖像處理技術解決汽車牌照識別的研究最早始於80年代，但國內外均只是就車牌識別中的某一個具體問題進行討論，並且通常僅採用簡單的圖像處理技術來解決，並沒有形成完整的系統體系，識別過程是使用工業電視攝像機拍下汽車的工前方圖像，然後交給計算機進行簡單的處理，並且最終仍需要人工干預，例如車輛牌照中省份漢字的識別問題，1985年有人利用常見的圖像處理技木方法提出漢字識別的分類是在抽取漢字特徵的基礎上進行的，根據漢字的投影直方圖選取浮動閉值，抽取漢字在豎直方向的峰值，利用樹形查表法進行漢字的粗分類;然後根據漢字在水平方向的投影直方圖，選取適當閉值，進行量化處理後，形成一個變長鏈碼，再用動態規劃法，求出與標準模式鏈碼的最小距離，實現細分米完成漢字省名的自動識別。
2、傳統模式識別技術。傳統模式識別技術指結構特徵法，統計特徵法等。90年代，由於計算機視覺技術的發展，開始出現汽車牌照識別的系統化研究。1990年AS.Johnson等運用計算機視覺技術和圖像處理技術實現了車輛牌照的自動識別系統。該系統分為圖像分割、特徵提取和模板構造、字元識別等三個部分。利用不同閩值對應的直方圖不同，經過大量統計實驗確定出車牌位置的圖像直方圖的閩值範圍，從而根據特定閩值對應的直方圖分割出車牌，再利用預先設定的標準字元模板進行模式匹配識別出字元。
3、人工神經網路技術。近幾年來，計算機及相關技術發達的一些國家開始探討用人工神經網路技術解決車牌自動識別問題，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地運用了BAM神經網路方法對車牌上的字元進行自動識別，BAM神經網路是由相同神經元構成的雙向聯想式單層網路，每一個字元模板對應著唯一個BAM矩陣，通過與車牌上的字元比較，識別出正確的車牌號碼。
這種採用BAM神經網路方法的缺點是無映解決識別系統存儲容量和處理速度相矛盾的問題。
技術指標
從技術上評價一個車牌識別系統，有三個指標，即識別率、識別速度和後台管理系統。當然，前提是系統要能夠穩定可靠的運行。
識別率
一個車牌識別系統是否實用，最重要的指標是識別率。國際交通技術作過專門的識別率指標論述，要求是24小時全天候全牌正確識別率95%以上。
為了測試一個車牌識別系統識別率，需要將該系統安裝在一個實際套用環境中，全天候運行24小時以上，採集至少1000輛自然車流通行時的車牌照進行識別，並且需要將車輛牌照圖像和識別結果存儲下來，以便調取查看。然後，還需要得到實際通過的車輛圖像以及正確的人工識別結果。之後便可以統計出以下識別率：
1、自然交通流量的識別率=全牌正確識別總數/實際通過的車輛總數
2、可識別車牌照的百分率=人工正確讀取的車牌照總數/實際通過的車輛總數
3、可識別全牌正確識別率=全牌正確識別的車牌照總數/人工讀取的車牌照總數這三個指標決定了車牌識別系統的識別率，諸如可信度、誤識率等都是車牌識別過程中的中間結果。
識別速度
識別速度決定了一個車牌識別系統是否能夠滿足實時實際套用的要求。一個識別率很高的系統，如果需要幾秒鐘，甚至幾分鐘才能識別出結果，那么這個系統就會因為滿足不了實際套用中的實時要求而毫無實用意義。例如，在高速公路收費中車牌識別套用的作用之一是減少通行時間，速度是這一類套用里減少通行時間、避免車道堵車的有力保障。
國際交通技術提出的識別速度是1秒以內，越快越好。
後台管理
一個車牌識別系統的後台管理體系，決定了這個車牌識別系統是否好用。必須清楚地認識到重要的一點是識別率達到100%是不可能的，因為車牌照污損、模糊、遮擋，或者天氣也許很糟（下雪﹑冰雹﹑大霧等等）。後台管理體系的功能應該包括：
1、識別結果和車輛圖像數據的可靠存儲，當多功能的系統操作使得網路出差錯時能保護圖像數據不會丟失，同時便於事後人工排查；
2、有效的自動比對和查詢技術，被識別的車牌照號碼要同資料庫中成千上萬的車牌號碼自動比對和提示報警，如果車牌照號碼沒有被正確讀取時就要採用模糊查詢技術才能得出相對“最佳”的比對結果；
選購準則
重視穩定度
隨著產品算法與業者的技術提升，整合早就不是重要的話題，現階段最需要注意的重點反而是“穩定度”。穩定度的定義是：在一個既定的車速範圍內，不會讓必須達到的準確度，因外在環境影響而產生過大的誤差。
例如一個車牌系統在白天有90%以上的準確度，到了傍晚就降到80%，夜間又降到70%，這種不穩定的系統，比起全天候平均擁有70%準確度的車牌辨識系統更難於整合。因為使用者會認為，既然白天的辨識率有90%，那全天候的準確率都要達到90%才合理，這樣的規格還不包括奇怪的環境干擾(暴雨襲擊、冰雹、濃霧區段等)，與架設環境限制(高度限制、風大搖晃限制、不容易遭受人為破壞等)。
確實實測
幾乎每家都宣稱擁有高辨識率，但為了避免事後因為雙方對產品認知有差異，而將運作不良的責任互相推託，用戶在採購車牌辨識系統時，不妨要求實地測試，而且測試時間最好超過兩個禮拜，比較能判斷辨識結果是否“言過其實”。因為多變的環境，兩個禮拜應該可以對於場域可能影響辨識率的情形，大約掌握了八成，如果只是測一天、甚至幾個小時，是無法了解的。
另外，車牌辨識既然是“系統”，當中軟硬體架構的好壞，當然會影響“呈現的結果”。至於什麼樣的軟體跟硬體，適合什麼樣的環境，這就必須因環境而異，因為不同的套用環境，對於辨識率的要求未必相同，而這就必須靠經驗累積。
儘管市場上有林林總總的車牌辨識系統，用對產品與架構，可以省去很多的冤枉錢跟時間，但更重要的是，工程商與系統整合商需要多方配合及了解，而不是一味的只看重某廠牌比較好、比較便宜，凡事貨比三家不吃虧。
此外，車牌辨識系統能否發揮最大效用，除了軟體技術之外，與攝影機及現場施工能力，也有很大的關係。使用者可要求廠商至現場勘查後，提出建置規劃方案，先評估應該架設的地點、攝影機架設角度、是否需要架設輔助光源等，再提出報價，藉由這些動作，除了得以事先評估業者的能力，用戶本身也可以達到產品學習及教育訓練，日後管理時，會更清楚知道該產品的使用限制及相關因應措施。
套用地區
唐山啟用車牌自動識別系統 信息不符自動報警
高科技投入使用唐山交管系統，日前唐山玉田交警指揮控制中心啟用車輛號牌識別系統，並與資料庫中的黑名單比對，對黑名單中的違法車輛發出警報，提醒交警攔截車輛。
在日常錄入違法號牌信息中發現車輛號牌信息與系統顯示的車牌信息不符時，民警通過核查車輛信息後，把有違反交通法規的車輛信息錄入指揮中心的黑名單報警系統。此車在轄區內行駛時，號牌會被系統自動識別報警。
車牌自動識別系統的使用，不僅讓違法交通法規的車輛無處躲藏，還大大提高了民警的規範性和執法效率，也為進一步開展道路交通管理工作打下了良好的基礎。
