例如一個(gè)車牌系統(tǒng)在白天有90%以上的準(zhǔn)確度，到了傍晚就降到80%，夜間又降到70%，這種不穩(wěn)定的系統(tǒng)，比起全天候平均擁有70%準(zhǔn)確度的車牌辨識(shí)系統(tǒng)更難于整合。因?yàn)槭褂谜邥?huì)認(rèn)為，既然白天的辨識(shí)率有90%，那全天候的準(zhǔn)確率都要達(dá)到90%才合理，這樣的規(guī)格還不包括奇怪的環(huán)境干擾(暴雨襲擊、冰雹、濃霧區(qū)段等)，與架設(shè)環(huán)境限制(高度限制、風(fēng)大搖晃限制、不容易遭受人為破壞等)。

在日常錄入違法號(hào)牌信息中發(fā)現(xiàn)車輛號(hào)牌信息與系統(tǒng)顯示的車牌信息不符時(shí)，民警通過(guò)核查車輛信息后，把有違反交通法規(guī)的車輛信息錄入指揮中心的黑名單報(bào)警系統(tǒng)。此車在轄區(qū)內(nèi)行駛時(shí)，號(hào)牌會(huì)被系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別報(bào)警。

車牌識(shí)別系統(tǒng)還具有通過(guò)視頻圖像判斷是否有車的功能稱之為視頻車輛檢測(cè)。一個(gè)完整的車牌識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)包括車輛檢測(cè)、圖像采集、車牌識(shí)別等幾部分。當(dāng)車輛檢測(cè)部分檢測(cè)到車輛到達(dá)時(shí)觸發(fā)圖像采集單元，采集當(dāng)前的視頻圖像。車牌識(shí)別單元對(duì)圖像進(jìn)行處理，定位出牌照位置，再將牌照中的字符分割出來(lái)進(jìn)行識(shí)別，然后組成牌照號(hào)碼輸出。

開車的朋友都知道，我們無(wú)論去停車場(chǎng)還是上下高速，只要有攝像頭和欄桿的地方，基本上都需要識(shí)別你的車牌。我們普通人無(wú)需去了解車牌的識(shí)別過(guò)程，但還是有很多網(wǎng)友想了解自己的車牌是如何被識(shí)別的。

攝像頭不停地拍照，交給系統(tǒng)去判斷。原理很簡(jiǎn)單，因?yàn)闆]有車輛時(shí)，拍的照片是固定的。撐死了也就白天一幅圖、晚上一幅圖、下雨一幅圖、陰天一幅圖等。有了基礎(chǔ)的圖，就可以區(qū)分有車輛進(jìn)入地圖了。有人說(shuō)這樣的容錯(cuò)率也太低了，很容易出錯(cuò)。是的，這的確容易出錯(cuò)，所以軟件端做了進(jìn)一步的技術(shù)深入：車輛輪廓識(shí)別。車輛輪廓識(shí)別與車牌識(shí)別的輪廓識(shí)別原理是一樣的，可以參考下面車牌輪廓識(shí)別部分。

圖片初級(jí)處理——灰度化、二值化大家都知道，灰色是介于白色和黑色之間的顏色，而且這個(gè)灰色深淺不一樣，所以白色和黑色之間的灰色就有很多。這顏色一多，計(jì)算機(jī)就眼花繚亂了。所以呢，干脆把圖片二值化。啥叫二值化呢？就是讓圖片只有黑色和白色，就是只有兩個(gè)顏色值，顧名思義把圖片搞成黑白二色的過(guò)程就是二值化。再形象的比喻一下，就是熊貓化！在計(jì)算機(jī)RGB顏色空間內(nèi)，白色就是255，黑色就是0，其他顏色就是在這0-255之間了。