实际应用中,牌照识别系统的识别率与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响,如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等;实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄亮度、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了牌照识别的识别率,也正是牌照识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率,除了不断的完善识别算法,还应该想办法克服各种光照条件,使采集到的图像利于识别。
自然环境下,汽车图像背景复杂、光照不均匀,如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。对采集到的视频图像进行大范围相关搜索,找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区,然后对这些侯选区域做进一步分析、评判,后选定一个佳的区域作为牌照区域,并将其从图象中分割出来。
车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测、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。具备视频车辆检测功能的牌照识别系统,对视频信号中的一帧(场)的信号进行图像采集,数字化,得到对应的数字图像;然后对其进行分析,判断其中是否有车辆;若认为有车辆通行,则进入到下一步进行牌照识别;否则继续采集视频信号,进行处理。系统进行视频车辆检测,需要具备很高的处理速度并采用的算法,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,使系统无法正确检测到行驶速度较快的车辆,同时也难以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。