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　　通過(guò)一些后續(xù)處理手段可以實(shí)現(xiàn)停車場(chǎng)收費(fèi)管理，交通流量控制指標(biāo)測(cè)量，車輛定位，汽車防盜，高速公路超速自動(dòng)化監(jiān)管、闖紅燈電子警察、公路收費(fèi)站等等功能。對(duì)于維護(hù)交通安全和城市治安，防止交通堵塞，實(shí)現(xiàn)交通自動(dòng)化管理有著現(xiàn)實(shí)的意義，本文來(lái)看看其他存在的問題及解決方法。
　　
　　車牌識(shí)別技術(shù)是指能夠檢測(cè)到受監(jiān)控路面的車輛并自動(dòng)提取車輛牌照信息（含漢字字符、英文字母、阿拉伯?dāng)?shù)字及號(hào)牌顏色）進(jìn)行處理的技術(shù)。車牌識(shí)別是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分之一，應(yīng)用十分廣泛。它以數(shù)字圖像處理、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺等技術(shù)為基礎(chǔ)，對(duì)攝像機(jī)所拍攝的車輛圖像或者視頻序列進(jìn)行分析，得到每一輛汽車的車牌號(hào)碼，從而完成識(shí)別過(guò)程。
　　
　　問題：
　　
　　車牌定位與字符分割
　　
　　這是指在已拍攝的圖像中確定車牌的位置，提取出車牌的圖像，然后分割出車牌中的字符。車牌區(qū)域定位的困難主要是來(lái)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(shí)受到許多因素的影響，如雨天、大霧、光線等，使得有一些車牌圖像質(zhì)量出現(xiàn)不同程度的差異，在一般情況下，采集的圖像的背景非常復(fù)雜，采集圖像是在高速運(yùn)動(dòng)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，以上的種種干擾因素，都給車牌區(qū)域定位和字符分割帶來(lái)了困難，從而影響車牌的識(shí)別率。
　　
　　高分辨率與識(shí)別速度的矛盾
　　
　　從模擬相機(jī)到高清相機(jī)，也會(huì)引發(fā)圖像的高分辨率與識(shí)別速度相矛盾的問題。高清的優(yōu)勢(shì)不言而喻，但是任何事情都是兩面的，在車牌識(shí)別時(shí)主要體現(xiàn)為：高清圖片由于圖片覆蓋面廣，可能會(huì)同時(shí)在圖片中出現(xiàn)多個(gè)車牌的識(shí)別。這就對(duì)車牌識(shí)別的速度要求很高，車牌識(shí)別系統(tǒng)對(duì)于高清視頻流碼流過(guò)大，還會(huì)因?qū)ψR(shí)別系統(tǒng)資源占用需求過(guò)大而分析起來(lái)會(huì)出現(xiàn)處理速度過(guò)慢的問題，這可能導(dǎo)致出現(xiàn)漏車現(xiàn)象，而難以實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛抓拍率和車牌識(shí)別準(zhǔn)確率的提升。
　　
　　車牌識(shí)別系統(tǒng)的適應(yīng)性急需加強(qiáng)
　　
　　目前我國(guó)的車牌識(shí)別產(chǎn)品都要求所識(shí)別的車牌大小固定，而對(duì)過(guò)大和過(guò)小的車牌一般都不能準(zhǔn)確識(shí)別。這樣就造成對(duì)視頻觸發(fā)的情況下部分車牌無(wú)法被識(shí)別的問題。此外，在有些現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境中，由于受外界條件的影響，無(wú)法將相機(jī)架設(shè)在合理位置，會(huì)造成圖片中車牌不同程度的偏移。
　　
　　車牌識(shí)別系統(tǒng)對(duì)污損車牌的識(shí)別效果不好
　　
　　在公路和城市內(nèi)的實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，很難保證所涉及到的車牌都是沒有污損的，車牌在使用幾年之后，難免會(huì)出現(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標(biāo)準(zhǔn)干凈的車牌，因此在實(shí)際環(huán)境中，面對(duì)破損污舊的車牌，如何提高車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別能力也是實(shí)際需要解決的問題。
　　
　　解決方法：
　　
　　感光部件對(duì)外部環(huán)境的處理
　　
　　環(huán)境是影響車牌識(shí)別的主要因素，在采集車輛圖像時(shí)，由于環(huán)境光線變化劇烈，白天光較強(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)境光線影響較大，車速過(guò)高、采集設(shè)備的動(dòng)態(tài)范圍等都使成像質(zhì)量難以得到有效保證。當(dāng)識(shí)別算法認(rèn)為車牌達(dá)到了佳成像位置時(shí)系統(tǒng)觸發(fā)系統(tǒng)開始拍攝，這對(duì)觸發(fā)設(shè)備的可靠性和響應(yīng)速度都有較高的要求。所以要解決環(huán)境造成識(shí)別率低下的問題，還要靠攝像機(jī)的感光部件對(duì)外部環(huán)境的處理。
　　
　　對(duì)圖像預(yù)處理
　　
　　車牌定位之前一般要對(duì)圖像做預(yù)處理，然后再進(jìn)行車牌的定位、分割、識(shí)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(duì)比度不強(qiáng)、車牌被部分遮擋、車牌處出現(xiàn)污點(diǎn)、變臟、模糊退色、有其它字符區(qū)域干擾、以及出現(xiàn)因運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的圖像模糊失真等情況，所以定位算法實(shí)現(xiàn)起來(lái)有較多困難。對(duì)于字符分割，則可能存在光照不均、污跡嚴(yán)重、車牌傾斜、對(duì)比度小、牌照退色、牌照字符粘連等不利因素，這樣就需要研發(fā)與之適應(yīng)的算法。如算法能適應(yīng)各種復(fù)雜環(huán)境和有噪聲、車牌遮擋、車牌傾斜等狀況的話，那就可以大大提高車牌識(shí)別的概率。