車(chē)牌辨認(rèn)系統(tǒng)對(duì)污損車(chē)牌的辨認(rèn)效果不好
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　　在公路和城市內(nèi)的實(shí)踐應(yīng)用過(guò)程中，很難所觸及到的車(chē)牌都是沒(méi)有污損的，車(chē)牌在運(yùn)用幾年之后，難免會(huì)呈現(xiàn)污染和磨損等現(xiàn)象，而在路面上行駛的車(chē)輛也很難都是規(guī)范潔凈的車(chē)牌，因而在實(shí)踐環(huán)境中，面對(duì)破損污舊的車(chē)牌，如何進(jìn)步車(chē)牌辨認(rèn)系統(tǒng)的辨認(rèn)才能也是實(shí)踐需求處理的問(wèn)題。

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)別技術(shù)結(jié)合電子不停車(chē)收費(fèi)系統(tǒng)(ETC)識(shí)別車(chē)輛，過(guò)往車(chē)輛通過(guò)道口時(shí)無(wú)須停車(chē)，即能夠?qū)崿F(xiàn)車(chē)輛身份自動(dòng)識(shí)別、自動(dòng)收費(fèi)。在車(chē)場(chǎng)管理中，為提高出入口車(chē)輛通行效率，車(chē)牌識(shí)別針對(duì)無(wú)需收停車(chē)費(fèi)的車(chē)輛(如月卡車(chē)、內(nèi)部免費(fèi)通行車(chē)輛)，建設(shè)無(wú)人值守的快速通道，免取卡、不停車(chē)的出入體驗(yàn)，正改變出入停車(chē)場(chǎng)的管理模式。

車(chē)牌校正
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　　由于受拍攝角度、鏡頭等因素的影響，圖像中的車(chē)牌存在水平傾斜、垂直傾斜或梯形畸變等變形，這給后續(xù)的識(shí)別處理帶來(lái)了困難。如果在定位到車(chē)牌后*行車(chē)牌校正處理，這樣做有利于去除車(chē)牌邊框等噪聲，更有利于字符識(shí)別。目前常用校正方法有：Hough變換法，通過(guò)檢測(cè)車(chē)牌上下、左右邊框直線(xiàn)來(lái)計(jì)算傾斜角度；旋轉(zhuǎn)投影法，通過(guò)按不同角度將圖像在水平軸上進(jìn)行垂直投影，其投影值為0的點(diǎn)數(shù)之和時(shí)的角度即為垂直傾斜角度，水平角度的計(jì)算方法與其相似；主成分分析法，根據(jù)車(chē)牌背景與字符交界處的顏色具有固定搭配這一特征、求出顏色對(duì)特征點(diǎn)的主成分方向即為車(chē)牌的水平傾斜角度；方差小法，根據(jù)字符在垂直方向投影點(diǎn)的坐標(biāo)方差小導(dǎo)出垂直傾斜角的閉合表達(dá)式，從而確定垂直傾斜角度；透視變換，利用檢測(cè)到的車(chē)牌的四個(gè)頂點(diǎn)經(jīng)過(guò)相關(guān)矩陣變換后實(shí)現(xiàn)車(chē)牌的畸變校正。

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。
軟件識(shí)別：顯而易見(jiàn)詞義能理解出來(lái)是通過(guò)軟件對(duì)車(chē)牌號(hào)碼進(jìn)行的，通過(guò)在電腦上安裝一個(gè)配套的車(chē)牌識(shí)別軟件，對(duì)抓拍的圖片進(jìn)行識(shí)別處理。其工作方式是通過(guò)攝像機(jī)連續(xù)抓拍多張照片，選擇其中較為清晰的一張，然后通過(guò)電腦軟件進(jìn)行字符處理，實(shí)現(xiàn)號(hào)牌識(shí)別的。
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　　因?yàn)槊看巫R(shí)別需要抓拍多張圖片，因此軟識(shí)別的速度較慢。而且該系統(tǒng)對(duì)所抓拍的圖片要求也是*的，極為清晰才能達(dá)到想要的效果。該系統(tǒng)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境以及調(diào)試質(zhì)量要求*，在諸多環(huán)境不樂(lè)觀(guān)的場(chǎng)合都不適用，設(shè)備的擺放頗為重要。
隨著現(xiàn)在我國(guó)的經(jīng)濟(jì)不斷快速進(jìn)行發(fā)展，汽車(chē)的擁有數(shù)量也是在逐年進(jìn)行增多的，從但是當(dāng)車(chē)輛逐漸多了之后，我們對(duì)于外來(lái)車(chē)輛進(jìn)行相應(yīng)的排查以及分類(lèi)也就變得非常的復(fù)雜了，所以，現(xiàn)在已經(jīng)有很多的小區(qū)都開(kāi)始安裝有車(chē)牌識(shí)別功能的系統(tǒng)，用來(lái)區(qū)別小區(qū)內(nèi)外的車(chē)輛來(lái)結(jié)合相應(yīng)的收費(fèi)系統(tǒng)，對(duì)那些停留長(zhǎng)時(shí)間的車(chē)輛比較合理的進(jìn)行收費(fèi)。