對圖像預處置
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車牌識別中車牌定位之前普通要對圖像做預處置，然后再停止車牌的定位、分割、辨認等局部。由于得到的車牌圖像可能含有較多噪聲，或圖像比照度不強、車牌被局部遮擋、車牌處呈現(xiàn)污點、變臟、含糊褪色、有其它字符區(qū)域干擾、以及呈現(xiàn)因運動產生的圖像含糊失真等狀況，所以定位算法完成起來有較多艱難。關于字符分割，則可能存在光照不均、污跡嚴重、車牌傾斜、比照度小、牌照褪色、牌照字符粘連等不利要素，這樣就需求研發(fā)與之順應的算法。如算法能順應各種復雜環(huán)境和有噪聲、車牌遮擋、車牌傾斜等情況的話，那就能夠大大進步車牌辨認的概率。
車牌定位
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從整個圖像中準確地檢測出車牌區(qū)域，是車牌識別過程的一個重要步驟，如果定位失敗或定位不完整，會直接導致終識別失敗。由于復雜的圖像背景，且要考慮不清晰車牌的定位，所以很容易把柵欄，廣告牌等噪聲當成車牌，所以如何排除這些偽車牌也是車牌定位的一個難點。為了提高定位的準確率和提高識別速度，一般的車牌識別系統(tǒng)都會設計一個外部接口，讓用戶自己根據(jù)現(xiàn)場環(huán)境設置不同的識別區(qū)域。
車牌校正
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由于受拍攝角度、鏡頭等因素的影響，圖像中的車牌存在水平傾斜、垂直傾斜或梯形畸變等變形，這給后續(xù)的識別處理帶來了困難。如果在定位到車牌后*行車牌校正處理，這樣做有利于去除車牌邊框等噪聲，更有利于字符識別。目前常用校正方法有：Hough變換法，通過檢測車牌上下、左右邊框直線來計算傾斜角度；旋轉投影法，通過按不同角度將圖像在水平軸上進行垂直投影，其投影值為0的點數(shù)之和時的角度即為垂直傾斜角度，水平角度的計算方法與其相似；主成分分析法，根據(jù)車牌背景與字符交界處的顏色具有固定搭配這一特征、求出顏色對特征點的主成分方向即為車牌的水平傾斜角度；方差小法，根據(jù)字符在垂直方向投影點的坐標方差小導出垂直傾斜角的閉合表達式，從而確定垂直傾斜角度；透視變換，利用檢測到的車牌的四個頂點經(jīng)過相關矩陣變換后實現(xiàn)車牌的畸變校正。
硬件識別：通俗的解釋是通過立的硬件設備，對所抓拍圖片進行一系列的字符處理;目前停車場系統(tǒng)行業(yè)中硬件識別也分為兩種，即帶有單的車牌識別儀和前端硬件識別兩種，安視睿主要采用的是前端硬件識別。
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前端硬件識別一體式攝像機適應市場需求，目前得到了廣大客戶的喜愛。安視睿前端硬件識別也叫一體式車牌識別攝像機，是將傳統(tǒng)單的車牌識別儀嵌入至攝像機中，實現(xiàn)前端硬件與攝像機一體化，實現(xiàn)圖像抓拍、視頻流傳輸、字符識別、道閘抬桿等一系列的工作。
隨著現(xiàn)在我國的經(jīng)濟不斷快速進行發(fā)展，汽車的擁有數(shù)量也是在逐年進行增多的，從但是當車輛逐漸多了之后，我們對于外來車輛進行相應的排查以及分類也就變得非常的復雜了，所以，現(xiàn)在已經(jīng)有很多的小區(qū)都開始安裝有車牌識別功能的系統(tǒng)，用來區(qū)別小區(qū)內外的車輛來結合相應的收費系統(tǒng)，對那些停留長時間的車輛比較合理的進行收費。
小區(qū)出入口
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車牌識別還有小區(qū)的出入口收費系統(tǒng)之間進行聯(lián)動，主要作用就是可以識別進入到小區(qū)的車輛是否屬于本在小區(qū)進行注冊的小區(qū)業(yè)主的車輛，如果像是一些外來的車輛，那么就可以查相關的資料，同時還需要進行記錄進入的時間，到出小區(qū)的時候進行相應的收費根據(jù)。有了車牌識別系統(tǒng)之后，甚至能夠做到無人值守，而且來說配合支付寶或者是等第三方應用，這樣就能實現(xiàn)自動進行收費，比較常見于各大小區(qū)以及大型的超市。
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