车辆识别系统有哪些常见类型？

车辆识别系统常见类型有车辆识别号码（VIN）识别和车牌识别。车辆识别号码由17个字符组成，不使用字母I和O，分布在车辆不同部位，其检验系统由计算机控制。车牌识别系统以数字图像处理等技术为基础，硬件有摄像机等，软件核心含车牌定位等算法。车牌识别根据技术阶段又分基于字符模板匹配、基于特征提取和分类、基于深度学习这三种类型。

基于字符模板匹配的车牌识别系统，是早期较为常用的一种方式。它通过建立一个车牌字符模板库，然后将采集到的图像中的字符与之进行匹配，以此来实现车牌的识别。在字符清晰、光照条件良好的情况下，这种识别系统的准确率相当高。然而，一旦字符出现模糊，或者光照不均匀时，它的识别效果就会受到较大影响，准确率也会大幅下降。

基于特征提取和分类的车牌识别系统，则有了一定的进步。该系统会提取车牌图像的颜色、纹理、形状等多种特征，随后利用支持向量机、人工神经网络等分类算法来进行判别识别。相较于基于字符模板匹配的系统，它对于字符模糊、光照不均等复杂情况，具备更好的鲁棒性，能够在一些较为恶劣的环境下，依然保持相对不错的识别准确率。

基于深度学习的车牌识别系统，代表着当前车牌识别技术的较高水平。它通过构建深度神经网络模型，使用大量经过标注的车牌图像进行训练，从而实现对车牌的准确识别。在面对各种复杂场景时，这种识别系统展现出了更为卓越的性能，无论是复杂的天气条件，还是复杂的背景环境，它都能较为准确地识别车牌。

车辆识别系统的这些常见类型，各有特点与优势，在不同的应用场景和需求下，发挥着重要作用，共同保障了车辆身份识别的准确性与高效性，提升了交通管理等领域的运行效率 。