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　　【中国安防展览网 企业关注】当今，车牌识别相机广泛地应用在智能交通管理系统中，对车辆管理发挥了巨大的作用。*，车牌识别(LPR)系统是以图像处理、模式识别等技术为基础的智能识别系统，通过摄像机拍摄道路上行驶的车辆，形成图像，再进行车牌号码的识别。
 

　　高分辨率与识别速度的矛盾
 

　　从模拟相机到高清相机，也会引发图像的高分辨率与识别速度相矛盾的问题。高清的优势不言而喻，但是任何事情都是两面的，在车牌识别时主要体现为：高清图片由于图片覆盖面广，可能会同时在图片中出现多个车牌的识别。这就对车牌识别的速度要求很高，车牌识别系统对于高清视频流码流过大，还会因对识别系统资源占用需求过大而分析起来会出现处理速度过慢的问题，这可能导致出现漏车现象，而难以实现对车辆抓拍率和车牌识别准确率的提升。
 

　　车牌识别系统的适应性急需加强
 

　　目前我国车牌识别技术大的难点在于，车牌底色不同，有着蓝底、黄底、白底、黑底、绿底五种颜色；车牌样式不同，有着单层，双层之分；不同区域有着不同代表的汉字和字母，如四川成都--川A*****；不同的英文字母和汉字组成车牌后五位数；需要识别以上4个条件组成N种在不同形态、不同环境下所呈现的车牌；面对新出现的新能源车的新式车牌更是束手无策。这样就造成对视频触发的情况下部分车牌无法被识别的问题，深深牵制着车牌识别技术识别率的提升。此外，在有些现场环境中，由于受外界条件的影响，无法将相机架设在合理位置，会造成图片中车牌不同程度的偏移。
 

　　而且停车场使用的车牌识别技术大多是从早期车牌识别技术照搬过来，而两者在识别环境、识别角度、灯光环境、车辆行驶速度等方面的较大差异，也导致这些车牌识别系统大多都出现了"水土不服"的现象。对此不少停车场呼吁"私人订制"的车牌识别系统。
 

　　车牌识别系统对污损车牌的识别效果不好
 

　　在公路和城市内的实际应用过程中，很难保证所涉及到的车牌都是没有污损的，车牌在使用几年之后，难免会出现污染和磨损等现象，而在路面上行驶的车辆也很难保证都是标准干净的车牌，因此在实际环境中，面对破损污旧的车牌，如何提高车牌识别系统的识别能力也是实际需要解决的问题。
 

　　一些为躲避超速、违停等一系列违规违法行为而带来惩罚的车辆和肇事潜逃车辆会将车牌遮挡起来，或安装伪造车牌，在这种情况下，车牌识别系统就需要更的技术支撑了。
 

　　同光照条件对识别效果影响很大
 

　　天气状况不同，车牌在晴天和阴雨、下雪天气视觉上是不一样的，晴天车牌图片一般都较为清晰，但是强烈光照会带来局部反光过强的问题，阴雨天气图片昏暗模糊，下雪则有可能覆盖车牌的某些区域；另外即使在同一天由于阳光颜色的变化也会影响成像质量。车牌本身种类较多，形状、颜色、尺寸等都各有不同，而且，拍摄点的距离不同、拍摄角度不同都会影响到终车牌在图片中的呈现姿态和外观。(原标题：要想更上层楼 车牌识别技术需解决这些问题)