车牌识别是基于图像分割和图像识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。
一个典型的车牌识别处理过程包括：图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别及结果输出等处理过程。各个处理过程相辅相成，每个处理过程均须保证其***和较高的抗干扰能力，只有这样才能保证识别功能达到满意的功能品质。
车牌识别系统的实现方式主要分两种，一种为静态图像识别，另一种为动态视频流识别。静态图像识别受限于图像质量、车牌污损度、车牌倾斜度等因素。动态视频流识别则需要更快的识别速度，受限于处理器的性能指标，特别是在移动终端实现车牌实时识别需要更多性能优化。
在实际应用中，车牌识别摄像头通过摄像机摄取图像，自动识别车牌号码，车牌颜色，车牌类型等车辆特征信息让车辆进入、驶出时再识别车辆特征信息，同时记录车辆的出入场时间等信息，并且车牌抓拍识别摄像头与道闸控制设备结合，实现车辆的出入自动管理。车牌抓拍识别摄像头应用于停车场，不仅配合停车场收费系统可以实现自动计时收费，车牌识别，也可配合车位引导系统自动计算可用车位数量并给出提示，实现停车收费和车位的自动管理，节省人力、提***率。同时车牌抓拍识别摄像头还可有效维持停车场秩序，内部车可以实现不停车出入场，外来车则仅需要出场缴费，无需取卡、取票等繁琐过程。
车牌识别摄像头结合电子不停车收费系统识别车辆，过往车辆通过道口时无须停车，即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。在车场管理中，车牌抓拍识别摄像头不仅提高了车辆通行效率，车牌抓拍识别摄像头针对无需收停车费的车辆(如月卡车、内部免费通行车辆)，建设无人值守的快速通道，免取卡、不停车的出入体验，这样不仅减少了人员成本，方便管理者管理，蕞重要是改变了客户出行体验，正改变出入停车场的管理模式。
以下我们就来看看在较差的环境中，车牌识别系统是怎样工作的：
一、夜间车牌识别处理方式夜间多是一些路灯、室内透光等较为复杂的光线，对车牌识别相机造成很大的干扰，尤其还有汽车大灯，这些往往影响车牌的识别效果，例如，如果车牌识别相机安装角度掌握不好，在大灯的作用下，车牌的图像可能会变得一团黑或一团白，为解决这个问题的通常会用到宽动态算法，增加补光灯，车牌识别相机自带补光灯，由算法控制依据车牌局部的识别需要而控制的补光技术，区别于传统的光敏电阻控制补光，能够应对昏暗的环境，***车牌识别价格，抓拍到清晰的图片，***车牌识别系统，进而保证识别率。
二、大角度车牌识别处理方式转弯和出入口较宽的停车场等大角度问题是车牌识别相机的难题，虽然能够调整车牌识别相机的高度和角度，以减少大角度的情况，但并不是能够完全解决这个问题，所以在车牌识别算法中做特殊处理，以便于更好的识别车牌号，车牌识别算法就增加了对畸形字符的处理等功能，使其呈现更好的识别率效果。
三、顺逆光车牌识别处理方式不同环境、不同天气下造成的顺光或者逆光的情况也时有发生，针对这一情况可以通过局部曝光、强光抑制、智能补光等智能技术调整车牌识别相机的爆光参数从而实现优异的成像自动控制。
四、雨雾天气车牌识别处理办法车牌识别相机在恶劣天气下的识别能力将接受考验，例如：雨雾天气的能见度较低，所以获取的车牌图片质量会有严重的衰减。那么在雨雾天车牌识别处理中图像复原功能实现对雨雾天退化图像场景的再现就发挥着很大的作用，其学名是图像复原算法，只有车牌识别相机的***算法得到充分优化，才能保证成像和识别率。
除了以上提及的几点，一些自身较差的车牌，例如污损车牌、变形车牌、粘连车牌以及倾斜车牌等也会对车牌识别相机产生一定的难度，在车牌识别算法上不断的改进和加强，对复杂多样的特殊环境下识别难题的积极应对，逐个攻破，确保了车牌识别系统的识别率和稳定性。
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