车牌识别摄像机多种应用方式分析
无论何种形式的车牌识别系统，它们都是由触发、图像采集、图像识别模块、辅助光源和通信模块组成的。车牌识别系统是典型的光电一体化的智能产品，涉及光学、电器、电子控制、数字图像处理、计算视觉、人工智能等多项技术。
从技术路线的角度看，车牌识别系统按触发方式不同可分为视频触发和外触发；按成像条件可分为可见光成像和红外成像；按运行平台不同可分为硬件式和软件式。不同的技术路线决定了系统的性能和使用条件。
车牌识别系统运行时，光学系统要经过事先调整，使到达位置的车牌成像zui清晰且成像大小、方位符合要求。触发模块负责在车辆到达合适位置时，给出触发信号，控制抓拍。辅助光源提供辅助照明，保证系统在不同的光照条件下都能拍摄到高质量的图像。图像预处理程序对抓拍的图像进行处理，去除噪声，并进行参数调整。然后通过车牌定位、字符识别，zui后将识别结果输出。
我国车牌识别系统的主要特点
我国标准汽车牌照是由汉字、英文字母和阿拉伯数字组成，汉字识别与字母和数字的识别有很大的区别，汉字的识别增加了识别的难度；我国汽车车牌的悬挂位置不统一；
其他国家的汽车牌照格式(如汽车牌照的尺寸大小，牌照上字符的排列等)通常只有一种，而我国则根据不同车辆、车型、用途规定了多种牌照格式，分为普通车轿车、*车、警车、军车等，并且通常汽车牌照中也分大车和小车我国汽车牌照的底色和字符颜色有多种组合，我们日常生活中常见的有蓝底白字车牌、黄底黑字车牌、以及白底黑字车牌等等。
车牌识别多种应用方式分析
车牌识别目前已成为“平安城市”建设中重要的组成部分，为道路交通管理提供帮助，其不仅应用于闯红灯抓拍、超速行驶违章抓拍、车辆旅行时间统计、高速公路车辆管理应用等道路交通应用中，还在治安安防监控中如治安卡口车牌识别、盗抢车辆通缉、刑事案件辅助侦破等应用中都得到了广泛的使用。以下为目前车牌识别系统较为常见的功能应用。
监测报警
一些被通缉或挂失的车辆、欠缴费车辆、未年检车辆、肇事逃逸及违章车辆等都会被录入监控“黑名单”，将这些车牌号码输入到车牌识别系统中，利用安装在各个路口的车牌识别系统摄像机进行采集、读取来往车辆的车牌号，并与名单中的车牌号进行比对等，一旦发现“黑名单”车辆即立刻发出报警信息。海湾叶继主表示，车牌识别系统在使用时可在车辆行驶过程中就完成识别，不影响正常的交通运行，整个监视过程司机等也不会察觉，隐蔽性高，且进行全天不间断工作，大大提高了执法效率。
超速违章处罚
此种应用一般用在高速公路车辆超速检测，其结合测速设备即可用于车辆超速违章处罚。该应用需要在高速公路上设置测速监测点，抓拍超速车辆的车牌号码，将违章车辆的车牌号码及图片发往至各个高速公路出入口，在出入口处设置处罚点。车牌识别系统将通过的车辆与已收到的超速车辆号码进行比对，一旦号码相同即启动警示设备通知执法人员处理。与传统的超速监测系统相比，大大节省了警力，降低了执法人员的工作强度。
计算车辆旅行时间
在交通管理系统中，可通过计算车辆在某条道路的平均旅行时间来判断该条道路拥堵的状况。据海湾叶继主介绍，将车牌识别系统安装于道路的起点与终点，识读所有通过车辆并将车牌号码和起终点时间传回交通指挥中心。由此即可根据每辆车在起、终点被识读到的时间间隔就可计算出车辆的平均旅行时间，并判断道路是否拥堵。若出现拥堵情况，即可在道路显示屏上发布公告，通知来往车辆注意车牌识别系统存在的问题
摄像机技术有待提高
各个摄像机厂家虽针对道路监控研发出相应的产品，并特别针对交通的特殊要求进行改进。但由于道路监控中，摄像机处于室外，受环境因素影响较大，因此不仅要求其清晰度高，还要求适应性强。神州数码叶韶光举例说，应用在卡口车牌识别的使用环境相对较复杂，有的是国道，有的是省道，有的是县道，而不同的使用环境车辆的行驶速度不同，这对摄像机的快门速度设定要求就较高，不仅要便于使用者安装调试，还要求快门速度设定更加准确，以适应不同的使用场所。针对此方面应用，神州数码ampon推出的摄像机设计有traffic交通功能，可针对不同道路的使用场合，通过固定模式来确定快门速度，简化使用者的调试工作。而快门速度细分，也可适用于更多的场合。
另一方面值得注意的是，北方冬天的雨雪及大雾天气时有发生，在这种情况下，道路监控摄像机的清晰度就会存在很大问题，因此不少厂家设计了透雾功能。现在市面上出现的多为黑白透雾功能，但此种会损失掉车牌的颜色。
高清晰但带来其它问题
目前的智能交通系统已从标清系统逐步过渡到高清系统，高清系统的优势不言而喻，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问题。但更为重要的是，高清数据量过大，不仅会出现处理速度过慢的问题，还会因对资源占用需求过大难以实现高清视频流识别，这些都是车牌识别系统在高清系统中面临的新问题。
破损污旧车牌识别难度较大
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。
如在山西、陕西等拉煤的车辆，由于较脏，会将车牌挡住一部分，或还有故意挡住车牌。针对这种情况，车牌识别系统是无法识别的，因为它仅是一项对已有图像的识别技术，并不包含有透视能力，因此如何在视频流中既有干扰又有污损的情况下定位和识别车牌，是目前车牌识别系统需要进一步完善和发展的。
针对这方面问题目前解决的方法是，要提高车牌识别系统的识别率，目前主要采用的方法是，在视频流中首先对车体进行判断，随后对车牌进行初定位，并进行判断，在对车牌进行定位后，通过算法对车牌进行字符和数字识别，以得到车牌的信息。但此种方式主要取决于算法的度，因此算法的好坏是至关重要的。
车牌识别系统经过多年的发展，已是一项较为成熟的技术。相信在未来几年，随着各地智能交通系统的不断应用建设，车牌识别技术会逐步向高清化、集成化、智能化发展，在各个应用系统中不断发挥其重要的作用。