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  一、車牌定位與字符分割
  這是指在已拍攝的圖像中肯定車牌的位置，提取出車牌的圖像，然后分割出車牌中的字符。車牌區(qū)域定位的艱難主要是來自于采集的圖像，由于采集的車牌圖像的多樣性，并且采集圖像時遭到許多要素的影響，如雨天、大霧、光線等，使得有一些車牌圖像質(zhì)量呈現(xiàn)不同水平的差別，在普通狀況下，采集的圖像的背景十分復(fù)雜，采集圖像是在高速運動中采集的圖片，所以圖片中車牌的位置不固定，車牌的大小也不一樣，以上的種種干擾要素，都給車牌區(qū)域定位和字符分割帶來了艱難，從而影響車牌的辨認(rèn)率。
  二、高分辨率與辨認(rèn)速度的矛盾
  從模仿相機到高清相機，也會引發(fā)圖像的高分辨率與辨認(rèn)速度相矛盾的問題。高清的優(yōu)勢顯而易見，但是任何事情都是兩面的，在倍 加 信 車 牌 識 別時主要表現(xiàn)為：高清圖片由于圖片掩蓋面廣，可能會同時在圖片中呈現(xiàn)多個倍 加 信 車 牌 識 別。這就對倍 加 信 車 牌 識 別的速度請求很高，倍 加 信 車 牌 識 別系統(tǒng)關(guān)于高清視頻流碼流過大，還會因?qū)ψR別系統(tǒng)資源占用需求過大而剖析起來會呈現(xiàn)處置速渡過慢的問題，這可能招致呈現(xiàn)漏車現(xiàn)象，而難以完成對車輛抓拍率和倍 加 信 車 牌 識 別精確率的提升。
  三、倍 加 信 車 牌 識 別系統(tǒng)的順應(yīng)性急需增強
  目前我國的倍 加 信 車 牌 識 別產(chǎn)品都請求所辨認(rèn)的車牌大小固定，而對過大和過小的車牌普通都不能精確辨認(rèn)。這樣就形成對視頻觸發(fā)的狀況下局部車牌無法被識別的問題。此外，在有些現(xiàn)場環(huán)境中，由于受外界條件的影響，無法將相機架設(shè)在最合理位置，會形成圖片中車牌不同水平的偏移。
  四、倍 加 信 車 牌 識 別系統(tǒng)對污損車牌的辨認(rèn)效果不好
  在公路和城市內(nèi)的實踐應(yīng)用過程中，很難保證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保證都是規(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(jìn)步倍 加 信 車 牌 識 別系統(tǒng)的識別才能也是實踐需求處理的問題。
  處理辦法：
  一、感光部件對外部環(huán)境的處置
  環(huán)境是影響倍 加 信 車 牌 識 別的主要要素，在采集車輛圖像時，由于環(huán)境光線變化猛烈，白晝光較強、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，抓拍圖像時受環(huán)境光線影響較大，車速過高、采集設(shè)備的動態(tài)范圍等都使成像質(zhì)量難以得到有效保證。當(dāng)識別算法以為車牌到達(dá)了最佳成像位置時系統(tǒng)觸發(fā)系統(tǒng)開端拍攝，這對觸發(fā)設(shè)備的牢靠性和響應(yīng)速度都有較高的請求。所以要處理環(huán)境形成識別率低下的問題，還要靠攝像機的感光部件對外部環(huán)境的處置。
  二、對圖像預(yù)處置
 車牌定位之前普通要對圖像做預(yù)處置，然后再停止車牌的定位、分割、辨認(rèn)等局部。由于得到的車牌圖像可能含有較多噪聲，或圖像比照度不強、車牌被局部遮擋、車牌處呈現(xiàn)污點、變臟、含糊褪色、有其它字符區(qū)域干擾、以及呈現(xiàn)因運動產(chǎn)生的圖像含糊失真等狀況，所以定位算法完成起來有較多艱難。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、車牌遮擋、車牌傾斜等情況的話，那就能夠大大進(jìn)步倍 加 信 車 牌 識 別的概率。