什麼是車牌辨識？
車牌辨識系統是一種利用光學字元辨識(OCR)在圖像上獲取車輛位置，進而讀取車輛牌照數據的技術；是車牌辨識的基本運作方式。在車牌辨識的實際應用上面必須是自動化的才有商業價值，所以在市場上一般稱為自動車牌辨識，而自動車牌辨識英文上的稱法有兩種：ANPR(Automatic Number Plate Recognition)或ALPR(Automatic License Plate Recognition)。
車牌辨識的起源
車牌辨識是在1976年英國警察科學發展處所發明，在1979年EMI電子公司才開始投入原型系統使用，早期測試系統部署在英國的公路和達特福德隧道上，直到1981年通過辨識方式找到失竊的汽車，進行了首次竊盜逮捕。到了1990初期，因為開發出更便宜且容易使用的軟件後，自動車牌辨識系統才開始被比較廣泛應用。
影響車牌辨識準確度因素有哪些：
- 車速：對於高速移動的車輛與靜止車輛執行車牌辨識所需要的攝影機設定條件有很大的差異；高速行駛的車輛如果將攝影機的快門速度設為較慢，可能導致圖像模糊不清，導致車牌辨識軟體無法讀取。1/500秒的快門速度適合70公里/小時時速的車輛，而1/250秒的快門速度則可以應付20公里/小時時速的車輛交通速度。 另外在交通緩慢的情況下，或者當攝影機架設位置與車牌位置接近同一水平線，且車輛某一角度相當接近攝影機時，快門速度設為則不必太快。
- 環境光線：提高影像的對比度在車牌辨識的準確度上是個重要的關鍵因素，對比度越高正確辨識車牌的機率越高，所以合適的環境照度讓車牌產生極佳的對比度影像，是建立車牌辨識的第一步。過強的光線會造成影像過曝，而太昏暗的光線則會產生過多的雜訊，這兩者都不利於提高對比度，所以攝影機必須調整白天及夜晚的快門速度，同時晚上必須增加紅外燈或白光燈作為光線補償作用。一般而言，黑白影像的車牌辨識準確度都會比彩色影像的車牌辨識準確度高，所以車牌辨識建議可以使用黑白攝影機。
- 清晰的影像：聚焦不良、快速運動的模糊影像、過度曝光、反射或陰影導致光線差造成低對比，這些影響影像清晰的因素，會讓車牌辨識的準確度大幅降低。
- 拍攝角度：車牌辨識有一定的物理限制，影像中的車牌號碼像素過低、過大的視角都會造成辨識錯誤，市售的辨識軟體可接受的像素範圍約莫在16~60像素(Pixels)，水平及俯角約20~45°，車牌偏移角度約5°~10°。
- 各國車牌號：各國或州之間的車牌採用不同的字體、車號顏色及底色，這些因素會影響車牌辨識的精確度及準確度，所以不同的國家常常需要不同的車牌辨識引擎。
自動車牌辨識功能與應用
車牌辨識功能目前被最為廣泛應用的莫過於停車場自動化管理、社區及大樓停車進出管制、交通部門執法，我們就車牌辨識對這些應用面所提供的好處。
一.停車場自動化管理
對於停車場使用車牌辨識系統的優點是：
- 全面自動化減低人力成本、提高競爭力增加獲利。
- 杜絕管理漏洞和監守自盜；車牌號碼是車輛的唯一身份證，而且有錄影及車輛進出時間的紀錄，該收錢的車一輛都跑不了，管理人員很難鑽漏洞從中牟利。
- 不用重複購買大量的磁卡，節省了購買磁卡的費用及節能環保。
- 避免感應磁扣遺失造成客戶的不便。
- 避免感應磁扣被複製造成業主的損失。
- 進出口閘門無需搖下車窗感應，讓客戶在使用上更便利。
- 提供大量停車紀錄數據，管理階層可以依照數據分析，擬定停車場的管理策略及調整。
三.交通部門執法應用：
車牌辨識已被全世界的警察單位用於交通執法目的；主要的使用方式為兩種：
- 架設固定攝影機：結合現有的道路監控攝影機或專門為車牌辨識任務架設的攝影機，執法應用包括檢查車輛是否為合法車輛、交通事故時追查肇事逃逸車輛的行進路徑，車輛行駛區域路段是否超速違規；同時也可用於依行駛距離收取費用的電子收費、對交通流量進行收費時段分類等運用。（觀看車牌辨識影片-白天 | 觀看車牌辨識影片-晚上）
- 安裝警車內移動系統：目前警政單位常會使用手持式的車牌辨識查驗車輛，這樣的方法適合定點定時的查緝，是屬於被動式的，且這種查驗車輛方式在速度、效力及人力上都有其限制。使用警車移動式車牌辨識系統，可以避免手持式車輛查驗的缺點，因為警車隨時都會出任務，當警車行駛在道路上時，安裝於車警上的車辨識系統，主動式的針對停放路邊車輛進行車牌查驗，這樣可以長時間大量辨識車牌，尋找違法車輛。（觀看移動式車牌辨識影片)
車牌辨識系統缺點
任何一種系統都沒有辦法完美無缺，當然車牌辨識系統也有一些缺點，例如車牌污損、進車角度不對、下大雨時等狀況，這些都會造成車牌無法辨識，但綜觀而言，使用車牌辨識執行自動化管制的優點確實遠多於缺點，而且這些缺點可以利用RFID的辨識方式作為補強，特別是用在公司、社區、大樓及允許特定人員停放車輛的停車場，更可以利用這個辨識技術讓停車自動辨識的管理方式達到更完美無缺。(延伸閱讀：雙辨識停車場管理主機)