实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率，也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像利于识别。技术路线编辑 播报采用计算机视觉技术识别车牌的流程通常都包括车辆图像采集，车辆识别道闸，车牌定位，字符分割，光学字符识别




牌照定位自然环境下，车辆识别道闸生产，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，自动识别车辆道闸，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，选定一个的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。二、牌照字符分割完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。




基于人工神经网络的算法有两种：一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。实际应用中，车牌识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、等等




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