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車牌識(shí)別技術(shù)是利用計(jì)算機(jī)等輔助設(shè)備車輛的圖像，從而進(jìn)行的自動(dòng)識(shí)別，目前已被廣泛應(yīng)用于高速公路收費(fèi)站、治安卡口及各大停車場出入口等地，成為智能交通的重要組成部分。

      車牌識(shí)別技術(shù)采用先進(jìn)的圖像處理模式和人工智能技術(shù)，在圖像中找到車牌的位置，提取出組成車牌號(hào)碼的全部字符圖像，再識(shí)別出車牌的文字、字母和數(shù)字，輸出車牌的真實(shí)號(hào)碼。

從車牌識(shí)別發(fā)展過程來看，車牌識(shí)別技術(shù)在應(yīng)用中所要面臨兩個(gè)方面的挑戰(zhàn)。

　　1、人為挑戰(zhàn)：車速、車牌對車牌識(shí)別的挑戰(zhàn)

　　道路監(jiān)控同時(shí)也面臨另一不可控制的因素——行駛車輛的速度不一。即使在一般道路上，依據(jù)不同駕駛的駕駛習(xí)慣，時(shí)速差距往往可以達(dá)到30公里，甚至40公里;而當(dāng)車速過快時(shí)，往往也會(huì)產(chǎn)生拖影的問題。因此攝像機(jī)的快門速度和幀率必須趕上車輛的快速移動(dòng)，才能掌握車輛的細(xì)節(jié)以及車牌號(hào)碼，再讓辨識(shí)系統(tǒng)進(jìn)行辨認(rèn)。

　　除了車速難以掌控以外，車牌的不統(tǒng)一性也是令各家監(jiān)控廠商的問題。不論是英文字母的字?jǐn)?shù)不同，或是各式排列不一的組合方式，皆增加了辨識(shí)系統(tǒng)的負(fù)擔(dān);更甚者，許多駕駛未能維持車牌的干凈度，時(shí)常會(huì)有污漬遮蔽號(hào)碼或是破損的問題，辨識(shí)難度不言可喻。故在各種嚴(yán)苛條件的綜合下，道路監(jiān)控與車牌辨識(shí)相對門坎比一般環(huán)境來得具挑戰(zhàn)性。

周圍1米范圍內(nèi)不能有超過220V的供電線路。

制作多個(gè)線圈時(shí)，線圈與線圈之間的距離要大于2米，否則會(huì)互相干擾。

在四個(gè)角上進(jìn)行45度倒角，并打磨光滑防止尖角破壞線圈電纜。

應(yīng)事先計(jì)算好線纜長度并預(yù)留足夠余量(包括線圈引出線)，嚴(yán)禁在線圈鋪設(shè)中間有中間接頭，線纜不得有破皮、斷裂等

走線盡可能在槽底，并且線纜排列有序，而不應(yīng)出現(xiàn)交叉、重疊等現(xiàn)象

線圈到“地感處理器”的引出線，應(yīng)按20周/每米進(jìn)行扭絞，且該引出線到地感處理器間的距離應(yīng)盡可能短(如該端引線過長，將導(dǎo)致地感靈敏度降低)，建議該段在1米以內(nèi)，大不要超過5米

，在開發(fā) LPR 算法之前，要確定算法的目的和要求。LPR 算法的終目的是識(shí)別車輛的車牌號(hào)碼，所以識(shí)別正確率自然是系統(tǒng)設(shè)計(jì)中應(yīng)該首要考慮的因素。影響識(shí)別正確率的因素有很多，主要的有以下幾點(diǎn)：一是定位的準(zhǔn)確性;二是識(shí)別前字符的預(yù)處理;三是字符識(shí)別的算法。為了提高識(shí)別正確率，需要對現(xiàn)有的車牌字符識(shí)別算法進(jìn)行改進(jìn)，在后面的章節(jié)中會(huì)有詳細(xì)的介紹。

　　其次，LPR 算法在工作時(shí)需要實(shí)時(shí)處理交通流量信息，所以系統(tǒng)的工作效率——即識(shí)別時(shí)間也是系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)必須要考慮的因素，一般要求在 1s 內(nèi)能夠完成識(shí)別，這就要求識(shí)別算法的復(fù)雜度、運(yùn)算量不能太大。

　　除了算法識(shí)別正確率和識(shí)別時(shí)間外，算法軟件的操作界面應(yīng)盡量簡單、友好，還要考慮系統(tǒng)的無故障運(yùn)行時(shí)間，系統(tǒng)體積的大小等因素。，算法設(shè)計(jì)要面向現(xiàn)場、面向終端客戶的需求，考慮到 LPR 系統(tǒng)在戶外工作，所以要克服外面環(huán)境的復(fù)雜性及光照條件的變化，設(shè)計(jì)出一套適應(yīng)性較強(qiáng)的算法。