车牌识别系统在我们的生活中应用非常的广泛，它的出现实现了可以无人看守。随着时代的发展进步，对停车场的智能化要求也越来越高，车牌识别的技术日趋成熟，给我们的出行带来了很大的便利。但是市面上实际应用效果不佳的车牌识别系统案例还是有很多，现在市面上有些车牌识别系统出现实际使用效果差的情况，特别是到了晚上识别不了。这是因为什么呢？所以下面就一起来看看分析吧！
一、感光部件对外部环境的处理
环境是影响车牌识别的主要因素，在采集车辆图像时，由于环境光线变化剧烈，白天光较强、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保证。当识别算法认为车牌达到了最佳成像位置时系统触发系统开始拍摄，这对触发设备的可靠性和响应速度都有较高的要求。所以要解决环境造成识别率低下的问题，还要靠摄像机的感光部件对外部环境的处理。
二、对图像预处理
车牌定位之前一般要对图像做预处理，然后再进行车牌的定位、分割、识别等部分。由于得到的车牌图像可能含有较多噪声，或图像对比度不强、车牌被部分遮挡、车牌处出现污点、变脏、模糊退色、有其它字符区域干扰、以及出现因运动产生的图像模糊失真等情况，所以定位算法实现起来有较多困难。对于字符分割，则可能存在光照不均、污迹严重、车牌倾斜、对比度小、牌照退色、牌照字符粘连等不利因素，这样就需要研发与之适应的算法。如算法能适应各种复杂环境和有噪声、车牌遮挡、车牌倾斜等状况的话，那就可以大大提高车牌识别的概率。
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