高分辨率与辨认速度的矛盾
从模仿相机到高清相机，也会引发图像的高分辨率与辨认速度相矛盾的问题。高清的优势显而易见，但是任何事情都是两面的，在车牌识别中车牌辨认时主要表现为：高清图片由于图片掩盖面广，可能会同时在图片中呈现多个车牌的辨认。这就对车牌辨认的速度请求很高，车牌辨认系统关于高清视频流码流过大，还会因对辨认系统资源占用需求过大而剖析起来会呈现处置速渡过慢的问题，这可能招致呈现漏车现象，而难以完成对车辆抓拍率和车牌辨认率的提升。
对图像预处置
车牌识别中车牌定位之前普通要对图像做预处置，然后再停止车牌的定位、分割、辨认等局部。由于得到的车牌图像可能含有较多噪声，或图像比照度不强、车牌被局部遮挡、车牌处呈现污点、变脏、含糊褪色、有其它字符区域干扰、以及呈现因运动产生的图像含糊失真等状况，所以定位算法完成起来有较多艰难。关于字符分割，则可能存在光照不均、污迹严重、车牌倾斜、比照度小、牌照褪色、牌照字符粘连等不利要素，这样就需求研发与之顺应的算法。如算法能顺应各种复杂环境和有噪声、车牌遮挡、车牌倾斜等情况的话，那就能够大大进步车牌辨认的概率。
2、预处理
由于图像质量容易受光照、天气、相机位置等因素的影响，所以在识别车牌之前需要先对相机和图像做一些预处理，以得到车牌清晰的图像。一般会根据对现场环境和已经拍摄到的图像的分析得出结论，实现相机的自动曝光处理、自动白平衡处理、自动逆光处理、自动过爆处理等，并对图像进行噪声过滤、对比度增强、图像缩放等处理。去噪方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等；增强对比度的方法有对比度线性拉伸、直方图均衡和同态滤波器等；图像缩放的主要方法有近邻插值法、双线性插值法和立方卷积插值等。
字符识别
对分割后的字符的灰度图像进行归一化处理，特征提取，然后经过机器学习或与字符数据库模板进行匹配，后选取匹配度的结果作为识别结果。目前比较流行的字符识别算法有：模板匹配法、人工神经网络法、支持向量机法和Adaboost分类法等。模板匹配法的优点是识别速度快、方法简单，缺点是对断裂、污损等情况的处理有一些困难；人工神经网络法学习能力强、适应性强、分类能力强但比较耗时；支持向量机法对于未见过的测试样本具有更好的识别能力且需要较少的训练样本；Adaboost分类法能侧重于比较重要的训练数据，识别速度快、实时性较高。我国车牌由汉字、英文字母和阿拉伯数字3种字符组成，且具有统一的样式，这也是识别过程的方便之处。但由于车牌很容易受外在环境的影响，出现模糊、断裂、污损字符的情况，如何提高这类字符和易混淆字符的识别率，也是字符识别的难点之一。易混淆字符包括：0与D、0与Q、2与Z、8与B、5与S、6与G、4与A等。
高速公路以及收费站
车牌识别系统在高速公路上的应用，应该可以说是很多司机经常见到的一种，车辆在停靠之，就会自动显示出车辆所走的公里数以及需要收费相应的金额，在很大程度上提高了收费的效率还有沟通方面的成本。
个人停车车库
可能有不少人都有了属于自己的私人车库，就会有很多的个人的车库，直接让车库门还有车牌识别系统之间进行联动，只需要将自己的车开到门前，车库的门就会自动打开，非常的方便有，比较常见的就是用车库滑升门或者是涡轮硬质快速卷帘门来配合车牌识别系统。
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