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车牌识别系统在我们的生活中常常看见，我们也了解车牌识别系统想要正常的运行必须要有一个的采集图像系统，如何让采集图像系统更加稳定的工作，车牌识别摄像头的补抓速度以及分辨率都是会严重影响后续工作的重要原因。而又有哪些因素会影响到成像质量呢，让我们一起来看一下。

1、因为国内南北气候差异之大，导致我们在挑选设备时，要弄清楚设备的工作温度范围，从而减少设备工作不稳定的状况，减少不必要的成本损失。

2、车牌识别摄像机一定要防锈：车牌识别摄像机多数都在室外，而上天的脾气往往是变化的，下雨下雪，一冷一热，都会过度的消耗机器的寿命。如南方的天气往往较为闷热，机器在这种情况下长时间工作都会磨损机器的外盒，所以挑选设备时，一定要弄清楚是否防锈；

3、在挑选车牌识别摄像机时要留意设备的的防护等级，必须是IP64、IP65。因为停车场收费系统是室外设备，防护等级一定要达到IP64，IP65，才能更好的抵挡外在的不确定因素。

车牌识别系统想要正常的运行，除了有的补抓拍摄技术外，图像处理技术是不可或缺的。在图像处理技术上往往采用的是基于灰度的形态学的车牌定位。

首先根据拍摄出来的图像，提取并分析车牌纹理特征，提取车牌图像中垂直方向的边缘并进行系统的处理。然后对得到的二值图像进行数学形态学的运算，使得车牌区域形成一个闭合的连通区域。后通过车牌的几何特征对得到的候选区域进行筛选，终得到车牌图像。

基于灰度的还有边缘检测的车牌定位：由于车牌字符的灰度值与车牌底色的灰度值相差较大，字符与底色的交界处就有灰度突变，灰度突变处就会产生边缘，这是车牌定位技术中非常重要的特征。也可以通过检测车牌的外边框来定位车牌，由于外边框的上下左右四边都为直线，而且有明显的边缘特征，所以首先利用边缘检测算法提取车牌边框位置，然后，用Hough变换算法检测直线，确认外边框的上下左右四条边位置就确定了车牌在图像中的位置。

  车牌识别停车场系统目前被大家认为是较为方便管理和车辆通行较快的一套停车场管理系统。由于它具有识别率高、通行快等优点，受到了很多用户的青睐。但是，由于之前车牌识别停车场系统由于受到了现场环境的影响.在使用时受到了一些限制。不过现在随着技术不断地改进，车牌识别停车场系统的使用已经完全克服环境因素的干扰，车牌识别停车场系统受到人们如此的欢迎，它的通行速度到底有多快呢？

      车牌识别技术主要是结合电子系统进行不停车收费系统来识别车辆,进出车辆通过道口不需要停车,这样既实现对车辆身份自动识别、自动收费.在停车场管理中,车牌识别系统大大提高了车辆进出的效率,成为无人值守的快速通道,无需取卡、不需要停车的进出检测,已经在改变进出停车场的管理模式.

      现在许多的停车场都存在一些问题和风险,比如说有些小区和大厦的停车场,有一些人没有经过 大厦和小区管理部门的许可,自己擅自拷贝遥控器和磁卡从而进入停车场,这样一来,就给管理上造成了死角和漏洞,使大厦和小区在安全上存在一定的安全隐患, 而且还影响了住户们的安全和生活质量.

车牌识别按照运行环境可以简单分为PC端和头端（嵌入式）。目前国内车牌识别系统在PC端已有一些厂家使用深度学习方法，而头端都还是采用传统方法。随着深度学习***芯片的研发，明年应该就会有深度学习方法应用在头端的产品发布。由于国内外车牌规则较多，传统方法局限性比较大，很难通用。

对于特殊场景，比如低照度、变换、低质模糊等，车牌识别率仍然有待提升。而无论是传统方法还是深度学习方法，有些共同的模块技术仍有提高的空间和研究的价值，比如运动区域检测，车牌定位，变换校正，多帧融合输出等。而对于传统方法，字符分割和字符识别仍有可提高空间。