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车牌识别感光部件对外部环境的处置
 
　　环境是影响车牌辨认的主要要素，在采集车辆图像时，由于环境光线变化猛烈，白昼光较强、夜间较弱，面光与背光不同，上午和下午的光照方向也不一样，抓拍图像时受环境光线影响较大，车速过高、采集设备的动态范围等都使成像质量难以得到有效。当辨认算法以为车牌到达了成像位置时系统触发系统开端拍摄，这对触发设备的牢靠性和响应速度都有较高的请求。所以要处理环境形成辨认率低下的问题，还要靠摄像机的感光部件对外部环境的处置。

对图像预处置
 
　　车牌识别中车牌定位之前普通要对图像做预处置，然后再停止车牌的定位、分割、辨认等局部。由于得到的车牌图像可能含有较多噪声，或图像比照度不强、车牌被局部遮挡、车牌处呈现污点、变脏、含糊褪色、有其它字符区域干扰、以及呈现因运动产生的图像含糊失真等状况，所以定位算法完成起来有较多艰难。关于字符分割，则可能存在光照不均、污迹严重、车牌倾斜、比照度小、牌照褪色、牌照字符粘连等不利要素，这样就需求研发与之顺应的算法。如算法能顺应各种复杂环境和有噪声、车牌遮挡、车牌倾斜等情况的话，那就能够大大进步车牌辨认的概率。

车牌识别系统(VehicleLicensePlateRecognion，VLPR)是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息(含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色)进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车的车牌号码，从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理，交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化监管、闯红灯电子、公路收费站等等功能。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。

图像采集
 
　　根据车辆检测方式的不同，图像采集一般分为两种，一种是静态模式下的图像采集，通过车辆触发地感线圈、红外或雷达等装置，给相机一个触发信号，相机在接收到触发信号后会抓拍一张图像，该方法的优点是触发率高，性能稳定，缺点是需要切割地面铺设线圈，施工量大；另一种是视频模式下的图像采集，外部不需要任何触发信号，相机会实时地记录视频流图像，该方法的优点是施工方便，不需要切割地面铺设线圈，也不需要安装车检器等零部件，但其缺点也十分显著，由于算法的极限，该方案的触发率与识别率较之外设触发都要低一些。

随着行业的发展，市场各式各样的需求，市场对车牌识别系统(车牌识别系统)的需求越来越广泛，主要分为：软件识别和硬件识别。通过车牌号码的自动识别、自动登陆、自动对比，系统可以实现自动开闸、自动计费、自动验证用户车辆身份、自动区分内外部车辆、自动计算车位数、自动报警等诸多智能化功能。

软件识别：显而易见词义能理解出来是通过软件对车牌号码进行的，通过在电脑上安装一个配套的车牌识别软件，对抓拍的图片进行识别处理。其工作方式是通过摄像机连续抓拍多张照片，选择其中较为清晰的一张，然后通过电脑软件进行字符处理，实现号牌识别的。
 
　　因为每次识别需要抓拍多张图片，因此软识别的速度较慢。而且该系统对所抓拍的图片要求也是*的，极为清晰才能达到想要的效果。该系统对现场环境以及调试质量要求*，在诸多环境不乐观的场合都不适用，设备的摆放颇为重要。

硬件识别：通俗的解释是通过立的硬件设备，对所抓拍图片进行一系列的字符处理;目前停车场系统行业中硬件识别也分为两种，即带有单的车牌识别仪和前端硬件识别两种，安视睿主要采用的是前端硬件识别。
 
　　前端硬件识别一体式摄像机适应市场需求，目前得到了广大客户的喜爱。安视睿前端硬件识别也叫一体式车牌识别摄像机，是将传统单的车牌识别仪嵌入至摄像机中，实现前端硬件与摄像机一体化，实现图像抓拍、视频流传输、字符识别、道闸抬杆等一系列的工作。
小区出入口
 
　　车牌识别还有小区的出入口收费系统之间进行联动，主要作用就是可以识别进入到小区的车辆是否属于本在小区进行注册的小区业主的车辆，如果像是一些外来的车辆，那么就可以查相关的资料，同时还需要进行记录进入的时间，到出小区的时候进行相应的收费根据。有了车牌识别系统之后，甚至能够做到无人值守，而且来说配合支付宝或者是等第三方应用，这样就能实现自动进行收费，比较常见于各大小区以及大型的超市。
高速公路以及收费站
 
　　车牌识别系统在高速公路上的应用，应该可以说是很多司机经常见到的一种，车辆在停靠之，就会自动显示出车辆所走的公里数以及需要收费相应的金额，在很大程度上提高了收费的效率还有沟通方面的成本。