車牌辨認系統(tǒng)對污損車牌的辨認效果不好
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　　在公路和城市內(nèi)的實踐應(yīng)用過程中，很難所觸及到的車牌都是沒有污損的，車牌在運用幾年之后，難免會呈現(xiàn)污染和磨損等現(xiàn)象，而在路面上行駛的車輛也很難都是規(guī)范潔凈的車牌，因而在實踐環(huán)境中，面對破損污舊的車牌，如何進步車牌辨認系統(tǒng)的辨認才能也是實踐需求處理的問題。

2、預(yù)處理
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　　由于圖像質(zhì)量容易受光照、天氣、相機位置等因素的影響，所以在識別車牌之前需要先對相機和圖像做一些預(yù)處理，以得到車牌清晰的圖像。一般會根據(jù)對現(xiàn)場環(huán)境和已經(jīng)拍攝到的圖像的分析得出結(jié)論，實現(xiàn)相機的自動曝光處理、自動白平衡處理、自動逆光處理、自動過爆處理等，并對圖像進行噪聲過濾、對比度增強、圖像縮放等處理。去噪方法有均值濾波、中值濾波和高斯濾波等；增強對比度的方法有對比度線性拉伸、直方圖均衡和同態(tài)濾波器等；圖像縮放的主要方法有近鄰插值法、雙線性插值法和立方卷積插值等。

字符識別
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　　對分割后的字符的灰度圖像進行歸一化處理，特征提取，然后經(jīng)過機器學習或與字符數(shù)據(jù)庫模板進行匹配，后選取匹配度的結(jié)果作為識別結(jié)果。目前比較流行的字符識別算法有：模板匹配法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、支持向量機法和Adaboost分類法等。模板匹配法的優(yōu)點是識別速度快、方法簡單，缺點是對斷裂、污損等情況的處理有一些困難；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法學習能力強、適應(yīng)性強、分類能力強但比較耗時；支持向量機法對于未見過的測試樣本具有更好的識別能力且需要較少的訓(xùn)練樣本；Adaboost分類法能側(cè)重于比較重要的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，識別速度快、實時性較高。我國車牌由漢字、英文字母和阿拉伯數(shù)字3種字符組成，且具有統(tǒng)一的樣式，這也是識別過程的方便之處。但由于車牌很容易受外在環(huán)境的影響，出現(xiàn)模糊、斷裂、污損字符的情況，如何提高這類字符和易混淆字符的識別率，也是字符識別的難點之一。易混淆字符包括：0與D、0與Q、2與Z、8與B、5與S、6與G、4與A等。

軟件識別：顯而易見詞義能理解出來是通過軟件對車牌號碼進行的，通過在電腦上安裝一個配套的車牌識別軟件，對抓拍的圖片進行識別處理。其工作方式是通過攝像機連續(xù)抓拍多張照片，選擇其中較為清晰的一張，然后通過電腦軟件進行字符處理，實現(xiàn)號牌識別的。
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　　因為每次識別需要抓拍多張圖片，因此軟識別的速度較慢。而且該系統(tǒng)對所抓拍的圖片要求也是*的，極為清晰才能達到想要的效果。該系統(tǒng)對現(xiàn)場環(huán)境以及調(diào)試質(zhì)量要求*，在諸多環(huán)境不樂觀的場合都不適用，設(shè)備的擺放頗為重要。

隨著現(xiàn)在我國的經(jīng)濟不斷快速進行發(fā)展，汽車的擁有數(shù)量也是在逐年進行增多的，從但是當車輛逐漸多了之后，我們對于外來車輛進行相應(yīng)的排查以及分類也就變得非常的復(fù)雜了，所以，現(xiàn)在已經(jīng)有很多的小區(qū)都開始安裝有車牌識別功能的系統(tǒng)，用來區(qū)別小區(qū)內(nèi)外的車輛來結(jié)合相應(yīng)的收費系統(tǒng)，對那些停留長時間的車輛比較合理的進行收費。

小區(qū)出入口
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　　車牌識別還有小區(qū)的出入口收費系統(tǒng)之間進行聯(lián)動，主要作用就是可以識別進入到小區(qū)的車輛是否屬于本在小區(qū)進行注冊的小區(qū)業(yè)主的車輛，如果像是一些外來的車輛，那么就可以查相關(guān)的資料，同時還需要進行記錄進入的時間，到出小區(qū)的時候進行相應(yīng)的收費根據(jù)。有了車牌識別系統(tǒng)之后，甚至能夠做到無人值守，而且來說配合支付寶或者是等第三方應(yīng)用，這樣就能實現(xiàn)自動進行收費，比較常見于各大小區(qū)以及大型的超市。