高分辨率與辨認(rèn)速度的矛盾
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　　從模仿相機(jī)到高清相機(jī)，也會(huì)引發(fā)圖像的高分辨率與辨認(rèn)速度相矛盾的問(wèn)題。高清的優(yōu)勢(shì)顯而易見(jiàn)，但是任何事情都是兩面的，在車(chē)牌識(shí)別中車(chē)牌辨認(rèn)時(shí)主要表現(xiàn)為：高清圖片由于圖片掩蓋面廣，可能會(huì)同時(shí)在圖片中呈現(xiàn)多個(gè)車(chē)牌的辨認(rèn)。這就對(duì)車(chē)牌辨認(rèn)的速度請(qǐng)求很高，車(chē)牌辨認(rèn)系統(tǒng)關(guān)于高清視頻流碼流過(guò)大，還會(huì)因?qū)Ρ嬲J(rèn)系統(tǒng)資源占用需求過(guò)大而剖析起來(lái)會(huì)呈現(xiàn)處置速渡過(guò)慢的問(wèn)題，這可能招致呈現(xiàn)漏車(chē)現(xiàn)象，而難以完成對(duì)車(chē)輛抓拍率和車(chē)牌辨認(rèn)率的提升。

車(chē)牌識(shí)別感光部件對(duì)外部環(huán)境的處置
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　　環(huán)境是影響車(chē)牌辨認(rèn)的主要要素，在采集車(chē)輛圖像時(shí)，由于環(huán)境光線(xiàn)變化猛烈，白晝光較強(qiáng)、夜間較弱，面光與背光不同，上午和下午的光照方向也不一樣，抓拍圖像時(shí)受環(huán)境光線(xiàn)影響較大，車(chē)速過(guò)高、采集設(shè)備的動(dòng)態(tài)范圍等都使成像質(zhì)量難以得到有效。當(dāng)辨認(rèn)算法以為車(chē)牌到達(dá)了成像位置時(shí)系統(tǒng)觸發(fā)系統(tǒng)開(kāi)端拍攝，這對(duì)觸發(fā)設(shè)備的牢靠性和響應(yīng)速度都有較高的請(qǐng)求。所以要處理環(huán)境形成辨認(rèn)率低下的問(wèn)題，還要靠攝像機(jī)的感光部件對(duì)外部環(huán)境的處置。

對(duì)圖像預(yù)處置
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　　車(chē)牌識(shí)別中車(chē)牌定位之前普通要對(duì)圖像做預(yù)處置，然后再停止車(chē)牌的定位、分割、辨認(rèn)等局部。由于得到的車(chē)牌圖像可能含有較多噪聲，或圖像比照度不強(qiáng)、車(chē)牌被局部遮擋、車(chē)牌處呈現(xiàn)污點(diǎn)、變臟、含糊褪色、有其它字符區(qū)域干擾、以及呈現(xiàn)因運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的圖像含糊失真等狀況，所以定位算法完成起來(lái)有較多艱難。關(guān)于字符分割，則可能存在光照不均、污跡嚴(yán)重、車(chē)牌傾斜、比照度小、牌照褪色、牌照字符粘連等不利要素，這樣就需求研發(fā)與之順應(yīng)的算法。如算法能順應(yīng)各種復(fù)雜環(huán)境和有噪聲、車(chē)牌遮擋、車(chē)牌傾斜等情況的話(huà)，那就能夠大大進(jìn)步車(chē)牌辨認(rèn)的概率。

車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)(VehicleLicensePlateRecognion，VLPR)是指能夠檢測(cè)到受監(jiān)控路面的車(chē)輛并自動(dòng)提取車(chē)輛牌照信息(含漢字字符、英文字母、阿拉伯?dāng)?shù)字及號(hào)牌顏色)進(jìn)行處理的技術(shù)。車(chē)牌識(shí)別是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分之一，應(yīng)用十分廣泛。它以數(shù)字圖像處理、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等技術(shù)為基礎(chǔ)，對(duì)攝像機(jī)所拍攝的車(chē)輛圖像或者視頻序列進(jìn)行分析，得到每一輛汽車(chē)的車(chē)牌號(hào)碼，從而完成識(shí)別過(guò)程。通過(guò)一些后續(xù)處理手段可以實(shí)現(xiàn)停車(chē)場(chǎng)收費(fèi)管理，交通流量控制指標(biāo)測(cè)量，車(chē)輛定位，汽車(chē)防盜，高速公路超速自動(dòng)化監(jiān)管、闖紅燈電子、公路收費(fèi)站等等功能。對(duì)于維護(hù)交通安全和城市治安，防止交通堵塞，實(shí)現(xiàn)交通自動(dòng)化管理有著現(xiàn)實(shí)的意義。

字符分割
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　　定位出車(chē)牌區(qū)域后，由于并不知道車(chē)牌中總共有幾個(gè)字符、字符間的位置關(guān)系、每個(gè)字符的寬高等信息，所以，為了車(chē)牌類(lèi)型匹配和字符識(shí)別正確，字符分割是的一步。字符分割的主要思路是，基于車(chē)牌的二值化結(jié)果或邊緣提取結(jié)果，利用字符的結(jié)構(gòu)特征、字符間的相似性、字符間間隔等信息，一方面把單個(gè)字符分別提取出來(lái)，也包括粘連和斷裂字符等特殊情況的處理；另一方面把寬、高相似的字符歸為一類(lèi)從而去除車(chē)牌邊框以及一些小的噪聲。一般采用的算法有：連通域分析、投影分析，字符聚類(lèi)和模板匹配等。污損車(chē)牌和光照不均造成的模糊車(chē)牌仍是字符分割算法所面對(duì)的挑戰(zhàn)，有待更好的算法出現(xiàn)并解決以上問(wèn)題。

隨著行業(yè)的發(fā)展，市場(chǎng)各式各樣的需求，市場(chǎng)對(duì)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)(車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng))的需求越來(lái)越廣泛，主要分為：軟件識(shí)別和硬件識(shí)別。通過(guò)車(chē)牌號(hào)碼的自動(dòng)識(shí)別、自動(dòng)登陸、自動(dòng)對(duì)比，系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)開(kāi)閘、自動(dòng)計(jì)費(fèi)、自動(dòng)驗(yàn)證用戶(hù)車(chē)輛身份、自動(dòng)區(qū)分內(nèi)外部車(chē)輛、自動(dòng)計(jì)算車(chē)位數(shù)、自動(dòng)報(bào)警等諸多智能化功能。

高速公路以及收費(fèi)站
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　　車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)在高速公路上的應(yīng)用，應(yīng)該可以說(shuō)是很多司機(jī)經(jīng)常見(jiàn)到的一種，車(chē)輛在停靠之，就會(huì)自動(dòng)顯示出車(chē)輛所走的公里數(shù)以及需要收費(fèi)相應(yīng)的金額，在很大程度上提高了收費(fèi)的效率還有溝通方面的成本。
個(gè)人停車(chē)車(chē)庫(kù)
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　　可能有不少人都有了屬于自己的私人車(chē)庫(kù)，就會(huì)有很多的個(gè)人的車(chē)庫(kù)，直接讓車(chē)庫(kù)門(mén)還有車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)之間進(jìn)行聯(lián)動(dòng)，只需要將自己的車(chē)開(kāi)到門(mén)前，車(chē)庫(kù)的門(mén)就會(huì)自動(dòng)打開(kāi)，非常的方便有，比較常見(jiàn)的就是用車(chē)庫(kù)滑升門(mén)或者是渦輪硬質(zhì)快速卷簾門(mén)來(lái)配合車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)。
工業(yè)快速卷簾門(mén)
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　　在工業(yè)方面應(yīng)用的比較多的主要就是，車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)還有快速卷簾門(mén)或者是快速堆積門(mén)之間進(jìn)行聯(lián)動(dòng)，來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)輛的識(shí)別以及放行。比較常見(jiàn)的場(chǎng)所就是自動(dòng)洗車(chē)房，只需要我們?cè)诰W(wǎng)上進(jìn)行交費(fèi)，車(chē)牌就會(huì)自動(dòng)識(shí)別進(jìn)入洗車(chē)。