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、假牌照等等;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。

　　车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。一文看懂车牌识别系统全部内容1牌照定位自然环境下，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，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，选定一个区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来.

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　　可调电子快门：对于高速运动的物体抓拍(高速公路上的汽车车速一般都在70KM/小时以上)，可以通过降低电子快门速度来实现清晰抓拍，一般都是通过手动方式调整!但是这种方式很大的问题就是白天、晚上的照度不一样，必需设置2个快门速度来分别适应白天和晚上的监控!号码识别为了进行车牌识别，需要以下几个基本的步骤：1)牌照定位，定位图片中的牌照位置;2)牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来;3)牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，组成牌照号码。

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　　与传统的超速监测方式相比，这种应用可以节省警力，降低执法人员的工作强度，而且安全、隐蔽，司机需时刻提醒自己不能超速，减少了因超速引发的事故！牌照字符识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法!基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，选择匹配作为结果！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。

　　若处理速度慢，则导致丢帧，使系统无法检测到行驶速度较快的车辆，同时也难以保证在有利于识别的位置开始识别处理，影响系统识别率。因此，将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度！车牌识别技术结合测速设备可以用于车辆超速违章处罚，一般用于高速公路。具体应用是：在路上设置测速监测点，抓拍超速的车辆并识别车牌号码，将违章车辆的牌照号码及图片发往各出口;在各出口设置处罚点，用车牌识别设备识别通过车辆并将号码与已经收到的超速车辆的号码比对，一旦号码相同即启动警示设备通知执法人员处理.