在計算機視覺越來越發(fā)達的今天，車牌識別技術(shù)發(fā)展迅速，出現(xiàn)了很多較為實用的產(chǎn)品，主要用于在高速公路收費、城市卡口、城市道路監(jiān)控點和海關(guān)等都有較廣的應(yīng)用。已有的車牌識別系統(tǒng)普遍存在全天候識別率并不穩(wěn)定等問題，有關(guān)動態(tài)車輛的識別、外界惡劣條件的影響及車牌質(zhì)量大幅度退化等情況的研究工作還做得較少，車牌識別系統(tǒng)的后臺管理也沒有得到較多的關(guān)注，系統(tǒng)應(yīng)用較為單一，識別算法不夠成熟。
從環(huán)境等客觀因素來說，在采集車輛圖像時，由于環(huán)境光線變化劇烈，白天光較強、夜間較弱，面光與背光行駛不同，上午和下午的光照方向也不一樣，抓拍圖像時受環(huán)境光線影響較大，車速過高、采集設(shè)備動態(tài)范圍和分辨率不夠也會使成像質(zhì)量難以得到保證。對于地感線圈觸發(fā)的情況來說，當(dāng)認(rèn)為車牌達到了最佳成像位置時系統(tǒng)觸發(fā)系統(tǒng)開始拍攝，這對觸發(fā)設(shè)備的可靠性和響應(yīng)速度都有較高的要求。另外由于成像系統(tǒng)的鏡頭景深有限，只有在預(yù)定位置附近才能夠清晰成像，所以需要觸發(fā)系統(tǒng)定位準(zhǔn)確，才能保證圖像質(zhì)量。
從算法上來說，車牌定位之前一般要對圖像做預(yù)處理，然后再進行定位、分割、識別等部分。由于得到的車牌圖像可能含有較多噪聲，或圖像對比度不強，車牌被部分遮擋，車牌處出現(xiàn)污點、變臟，筆跡模糊退色，有其它字符區(qū)域干擾，以及出現(xiàn)因運動產(chǎn)生的圖像模糊失真等情況，所以定位算法實現(xiàn)起來有較多困難。對于字符分割，則可能存在光照不均、污跡嚴(yán)重、車牌傾斜、對比度小、牌照退色、牌照字符粘連等不利因素，需要研發(fā)與之適應(yīng)的算法。而字符識別算法上，由于漢字筆畫復(fù)雜，所以要求圖像有更高的分辨率，系統(tǒng)有很高的采集和處理速度，才能達到實時處理的要求。算法的簡捷、實用、高效率往往和算法速度形成沖突。
此外我國的車輛牌照復(fù)雜種類繁多，有機動車牌、農(nóng)機車牌、公安交警車牌、軍車牌，領(lǐng)事館牌照等多種類型，并且我國牌照，尤其是貨運車牌照質(zhì)量較差，安裝不規(guī)范，這些問題對于車輛牌照的識別都是很大的考驗。
以上這些問題都是車牌識別系統(tǒng)中的要點和難點，雖然現(xiàn)有的車牌識別產(chǎn)品
引領(lǐng)停車管理新概念
已經(jīng)實現(xiàn)了較多的功能，然而由于以上因素的影響，實際的車牌識別率并不能達到系統(tǒng)標(biāo)明的水準(zhǔn)。國內(nèi)車牌識別方面的論文大部分都是針對的是理想條件的車牌識別，對于傾斜度較大、實際環(huán)境復(fù)雜、光照條件差、車牌字符模糊的情況都沒有較好的解決辦法。怎樣提高現(xiàn)有算法的速度和準(zhǔn)確率，如何利用車牌的彩色信息進行車牌識別，一幅圖像中多個車牌的情況怎樣識別，怎樣滿足系統(tǒng)的實時性要求等，這些都是車牌識別亟待研究和解決的問題。
車牌的自動識別是計算機視覺、圖像處理與模式識別技術(shù)在智能交通領(lǐng)域應(yīng)用的重要研究課題之一，是實現(xiàn)交通管理智能化的重要環(huán)節(jié)，目前發(fā)達國家LPR系統(tǒng)在實際交通系統(tǒng)中已成功應(yīng)用，而我國的開發(fā)應(yīng)用進展緩慢，基本停留在實驗室階段，隨著車牌識別技術(shù)的發(fā)展與成熟、牌照的變化和智能交通需求的增長，將會有更多此方面的研究，而車牌識別系統(tǒng)的識別速度和識別率也有待進一步提高。
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