實際應用中，車牌識別系統(tǒng)的識別率還與牌照質(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;實際拍攝過程也會受到環(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別的識別率，也正是車牌識別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識別率，除了不斷地完善識別算法還應該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像利于識別。

采用計算機視覺技術(shù)識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，光學字符識別，輸出識別結(jié)果5個步驟。車輛圖像的采集方式?jīng)Q定了車牌識別的技術(shù)路線。國際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別。自然光和紅外光不會對人體產(chǎn)生不良的心理影響，也不會對環(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，用彩色攝像機采集車輛真彩色像，用彩圖像分析處理方法識別車牌。自然光真彩色識別技術(shù)路線，與人眼感光習慣一致，并且，真彩色像能夠反映車輛應用 及其周圍環(huán)境真實的圖像信息，不僅可以用來識別車牌照，而且可以用來識別車牌照顏色、車流量、車型、車顏色等車輛特征。用一個攝像機采集的圖像，同時實現(xiàn)所有前端基本視頻信息采集、識別和人工輔助圖像取證判別，可以前瞻性的為未來的智能交通系統(tǒng)工程預留接口。

紅外光路線是指利用車牌反和紅外光的光學特性，用紅外攝像機采集車輛灰度圖像，由于紅外特性，車輛圖像上幾乎只能看見車牌，然后用黑白圖像處理方法識別車牌。950nm的紅外照明裝置可抓拍到很好的反光車牌照圖像。因紅外光是不可見光，它不會對駕駛員產(chǎn)生視覺影響。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候，還是在一天中暗的時候。唯的例外是在白天，有時會看到一些牌照周圍的細節(jié)，這是因為晴朗天氣時太陽光的外光波的影響。采用紅外燈的缺點就是所捕獲的車牌照圖像不是彩色的，不能獲取整車圖像，并且嚴重依賴車牌光材料。

車牌識別一體機在國民經(jīng)濟和社會成長中有著舉足輕重的位子.然而伴隨汽車的遍及,機動車數(shù)目持續(xù)增補,路網(wǎng)通過才華日漸知足不了交通量拉長的需求,交通擁堵和堵塞征象每日告急,交通拾掇自動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輸中的集成運用,是使用消息辦理技巧、造型辨認技巧等高新技巧對古代的以行為主導要素的交通體系實行改良而變成的一哪類消息化、智能化、社會化的新式交通體系.車牌辨認辨認體系中要用到的硬件首要有錄相頭、感應器和盤算推算機.車牌辨認體系的軟件部門首要分為四大塊,預辦理、車牌定位、車牌字符的支解和字符辨認.

   原始圖片:由停車場不變暖色攝影機、數(shù)碼相機或其他掃捕裝置拍攝到的圖片.圖片預辦理:對動態(tài)搜羅到的圖片實行濾波,界線加強等辦理以克制圖片擾亂.邊沿提取:通過微分運算,2值化辦理,得到圖片的邊沿

車牌識別技術(shù)要求能夠?qū)⑦\動中的汽車牌照從復雜背景中提取并識別出來，通過車牌提取、圖像預處理、特征提取、車牌字符識別等技術(shù)，識別車輛牌號，目前的技術(shù)水平為字母和數(shù)字的識別率可達到96%，漢字的識別率可達到95%。

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