自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采ji到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，后选定一个区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。车牌辨识既然是“系统”，当中软硬件
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自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采ji到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，后选定一个区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。车牌辨识既然是“系统”，当中软硬件架构的好坏，当然会影响“呈现的结果”。
采用BAM神经网络方法的缺点是无映解决识别系统存储容量和处理速度相矛盾的问题。从技术上评价一个车牌识别系统，有三个指标，即识别率、识别速度和后台管理系统。当然，前提是系统要能够稳定ke靠的运行。一个车牌识别系统是否实用，重要的指标是识别率。国际交通技术作过专门的识别率指标论述，要求是24小时全天候全牌正确识别率95%以上。例外是在白天，有时会看到一些牌照周围的细节，这是因为晴朗天气时太阳光的外光波的影响。
车牌辨识系统能否发挥效用，除了软件技术之外，与摄影机及现场施工能力，也有很大的关系。使用者可要求厂商至现场勘查后，提出建置规划方案，先评估应该架设的地点、摄影机架设角度、是否需要架设辅助光源等，再提出报价，藉由这些动作，除了得以事先评估业者的能力，用户本身也可以达到产品学习及教育训练，日后管理时，会更清楚知道该产品的使用限制及相关因应措施。采用红外灯的缺点就是所捕获的车牌照图像不是彩色的，不能获取整车图像，并且严重依赖反光材料。
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