實(shí)際應(yīng)用中，車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率還與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。牌照質(zhì)量會(huì)受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、牌照等等;實(shí)際拍攝過(guò)程也會(huì)受到環(huán)境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌識(shí)別的識(shí)別率，也正是車牌識(shí)別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識(shí)別率，除了不斷地完善識(shí)別算法還應(yīng)該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像利于識(shí)別。

采用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)識(shí)別車牌的流程通常都包括車輛圖像采集，車牌定位，字符分割，光學(xué)字符識(shí)別，輸出識(shí)別結(jié)果5個(gè)步驟。車輛圖像的采集方式?jīng)Q定了車牌識(shí)別的技術(shù)路線。國(guó)際ITS通行的兩條主流技術(shù)路線是自然光和紅外光圖像采集識(shí)別。自然光和紅外光不會(huì)對(duì)人體產(chǎn)生不良的心理影響，也不會(huì)對(duì)環(huán)境產(chǎn)生新的電子污染，屬于綠色環(huán)保技術(shù)。

自然光路線是指白天利用自然光線，夜間采用輔助照明光源，用彩色攝像機(jī)采集車輛真彩色像，用彩圖像分析處理方法識(shí)別車牌。自然光真彩色識(shí)別技術(shù)路線，與人眼感光習(xí)慣一致，并且，真彩色像能夠反映車輛應(yīng)用 及其周圍環(huán)境真實(shí)的圖像信息，不僅可以用來(lái)識(shí)別車牌照，而且可以用來(lái)識(shí)別車牌照顏色、車流量、車型、車顏色等車輛特征。用一個(gè)攝像機(jī)采集的圖像，同時(shí)實(shí)現(xiàn)所有前端基本視頻信息采集、識(shí)別和人工輔助圖像取證判別，可以前瞻性的為未來(lái)的智能交通系統(tǒng)工程預(yù)留接口。

紅外光路線是指利用車牌反和紅外光的光學(xué)特性，用紅外攝像機(jī)采集車輛灰度圖像，由于紅外特性，車輛圖像上幾乎只能看見(jiàn)車牌，然后用黑白圖像處理方法識(shí)別車牌。950nm的紅外照明裝置可抓拍到很好的反光車牌照?qǐng)D像。因紅外光是不可見(jiàn)光，它不會(huì)對(duì)駕駛員產(chǎn)生視覺(jué)影響。另外，紅外照明裝置提供的是不變的光，所抓拍的圖像都是一樣的，不論是在一天中明亮的時(shí)候，還是在一天中暗的時(shí)候。唯的例外是在白天，有時(shí)會(huì)看到一些牌照周圍的細(xì)節(jié)，這是因?yàn)榍缋侍鞖鈺r(shí)太陽(yáng)光的外光波的影響。采用紅外燈的缺點(diǎn)就是所捕獲的車牌照?qǐng)D像不是彩色的，不能獲取整車圖像，并且嚴(yán)重依賴車牌光材料。

車牌識(shí)別一體機(jī)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)成長(zhǎng)中有著舉足輕重的位子.然而伴隨汽車的遍及,機(jī)動(dòng)車數(shù)目持續(xù)增補(bǔ),路網(wǎng)通過(guò)才華日漸知足不了交通量拉長(zhǎng)的需求,交通擁堵和堵塞征象每日告急,交通拾掇自動(dòng)化已然成為期待處置的異常.

智能交通體系是處置這類異常的有用門路,它因此消息技巧為代表的高新技巧在路線交通運(yùn)輸中的集成運(yùn)用,是使用消息辦理技巧、造型辨認(rèn)技巧等高新技巧對(duì)古代的以行為主導(dǎo)要素的交通體系實(shí)行改良而變成的一哪類消息化、智能化、社會(huì)化的新式交通體系.車牌辨認(rèn)辨認(rèn)體系中要用到的硬件首要有錄相頭、感應(yīng)器和盤算推算機(jī).車牌辨認(rèn)體系的軟件部門首要分為四大塊,預(yù)辦理、車牌定位、車牌字符的支解和字符辨認(rèn).

   原始圖片:由停車場(chǎng)不變暖色攝影機(jī)、數(shù)碼相機(jī)或其他掃捕裝置拍攝到的圖片.圖片預(yù)辦理:對(duì)動(dòng)態(tài)搜羅到的圖片實(shí)行濾波,界線加強(qiáng)等辦理以克制圖片擾亂.邊沿提取:通過(guò)微分運(yùn)算,2值化辦理,得到圖片的邊沿

車牌識(shí)別技術(shù)要求能夠?qū)⑦\(yùn)動(dòng)中的汽車牌照從復(fù)雜背景中提取并識(shí)別出來(lái)，通過(guò)車牌提取、圖像預(yù)處理、特征提取、車牌字符識(shí)別等技術(shù)，識(shí)別車輛牌號(hào)，目前的技術(shù)水平為字母和數(shù)字的識(shí)別率可達(dá)到96%，漢字的識(shí)別率可達(dá)到95%。

在停車場(chǎng)管理中，車牌識(shí)別技術(shù)也是識(shí)別車輛身份的主要手段。在《停車庫(kù)(場(chǎng))車輛圖像和號(hào)牌信息采集與傳輸系統(tǒng)技術(shù)要求》中，車牌識(shí)別技術(shù)成為車輛身份識(shí)別的主要手段。