车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式。采用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触发位置、节省开支，而且更适合移动式、便携式应用的要求。
系统进行视频车辆检测，需要具备很高的处理速度并采用优秀的算法，在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。若处理速度慢，则导致丢帧，使系统无法检测到行驶速度较快的车辆，同时也难以保证在有利于识别的位置开始识别处理，影响系统识别率。因此，将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。
自动化车牌识别
anpr（自动化车牌识别）/lpr（牌照识别）是目前应用于许多不同的交通应用中的通用技术。例如，入口管制系统、不停车收费等高速应用以及执法和拉网式调查。因工业相机具备实时兼容性，所以通常采用这类相机。如果配备合适的芯片，它们可以提供必要的灵敏度，只需要很短的曝光时间就可以捕获高质量图像。
某些特殊性区域非常关键，如车牌号的大小；在欧洲，建议每车道水平分辨率为800 x 1000像素。在美国、中东地区和中国，分辨率应该扩大到每车道1600 x 2000像素。此外，根据车牌属性，在欧洲首.选支持红外线的单色相机，在中东地区和中国则适合带有白光增强的彩色型号。
技术路线之自然光
自然光路线是指白天利用自然光线，夜间采用辅助照明光源，用彩色摄像机采集车辆真彩色图像，用彩色图像分析处理方法识别车牌。自然光真彩色识别技术路线，与人眼感光习惯一致，并且，真彩色图像能够反映车辆应用(7张) 及其周围环境真实的图像信息，不仅可以用来识别车牌照，而且可以用来识别车牌照颜色、车流量、车型、车颜色等车辆特征。用一个摄像机采集的图像，同时实现所有前端基本视频信息采集、识别和人工辅助图像取证判别，可以前瞻性的为未来的智能交通系统工程预留接口。
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