在收费站出入口安装车牌识别相机，当有车辆驶入时车牌识别相机抓拍识别并将识别到的车牌信息发送到的中心管理服务器上，通过和数据库中的盗抢车辆的车牌信息进行对比便可判断出驶入高速公路收费站出入口的车辆是否是盗抢车辆，可极大地避免事故的发生并对已发生的事件提供破案参考信息。近年来，随着社会经济的发展，机动车数量的迅速增长，公路运输变得越来越繁忙。交通管理现状和需
小区车牌识别
在收费站出入口安装车牌识别相机，当有车辆驶入时车牌识别相机抓拍识别并将识别到的车牌信息发送到的中心管理服务器上，通过和数据库中的盗抢车辆的车牌信息进行对比便可判断出驶入高速公路收费站出入口的车辆是否是盗抢车辆，可极大地避免事故的发生并对已发生的事件提供破案参考信息。近年来，随着社会经济的发展，机动车数量的迅速增长，公路运输变得越来越繁忙。交通管理现状和需求的矛盾进一步加剧，与交通相关的和治安案件也逐年上升。
为了了解车牌识别系统在极端环境下识别率发展现状，笔者选取了市场上几家口碑较好的车牌识别系统，并在大角度情况的应用场景下进行试验测试，比较分析不同系统的识别效果。
主要大角度场景下识别率对比表
（试验相关信息：蓝牌，角度45度，样本量500个，均使用各产品版本。）
综合而较，产品1(大禾车牌识别一体机)在大角度极端场景下的识别表现更为出众。当然由此论断大禾在各种极端场景下的识别表现更为，或见微知著，或管中窥豹。
大雨场景下识别效果图
夜间在大灯的作用下，车牌的图像可能会变得一团黑一团白的情况，解决这个问题通常会用到以算法控制补光灯的智能补光技术，同时采用双重宽动态，使其车牌识别摄像机能够在同一画面到更多的亮面和暗部的细节，更接近于人眼睛看到的事物。
夜间场景下识别效果图
对于顺逆光而言，可以通过局部曝光、强光抑制等智能控光技术调整摄像机的曝光参数从而实现优异的成像自动控制。
大角度场景下识别效果图
每一项的算法改进，都凝聚了多点的算法和突破。正如臻识科技算法工程师所说，“在算法研发的过程中，每一项改进都是困难的，因为往往都伴随着其它新问题的产生。以提高逆光情况下的灵敏度为例，如果其对逆光环境识别是有益的，那么就要考虑在正常情况下，把非车牌当成车牌来识别的概率会提高、识别速度变慢等问题。”但是即使困难重重也不应该就此止步，对产品算法性能追求的信念应该为整个行业所坚持。
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