实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率，也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，使采ji到的图像利于识别。采用计算机视觉技术识别车牌的流程通常都包括车辆图像采ji，车牌定位，字符分割，光学字符识别，输出识别结果5个步骤。另外，红外照明装置提供的是
人脸识别设备
实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率，也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，使采ji到的图像利于识别。采用计算机视觉技术识别车牌的流程通常都包括车辆图像采ji，车牌定位，字符分割，光学字符识别，输出识别结果5个步骤。另外，红外照明装置提供的是不变的光，所抓拍的图像都是一样的，不论是在中明亮的时候，还是在中暗的时候。
几乎每家都宣称拥有高辨识率，但为了避免事后因为双方对产品认知有差异，而将运作不良的责任互相推托，用户在采购车牌辨识系统时，不妨要求实地测试，而且测试时间超过两个礼拜，比较能判断辨识结果是否“言过其实”。因为多变的环境，两个礼拜应该可以对于场域可能影响辨识率的情形，大约掌握了八成，如果只是测、甚至几个小时，是无法了解的。图片质量是影响车辆识别率高低的关键因素，因此，需要对高清摄像抓拍主机采集到的原始图像进行噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等处理。
车牌识别过程包括图像采ji、预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、结果输出等一系列算法运算，其运行流程如下：图像采ji；通过高清摄像抓拍主机对卡口过车进行实时、不间断记录、采ji。预处理；再有我们可以利用VIN的标准与车辆配置进行分析，其四到八位是发动机，变速器型号，这些都要与总成标牌上的信息进行对照。图片质量是影响车辆识别率高低的关键因素，因此，需要对高清摄像抓拍主机采ji到的原始图像进行噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等处理。
车辆识别号码（Vehicle Identification Number,或车架号码），简称VIN，是一组由十七个英数组成，用于汽车上的一组的号码，可以识别汽车的生产商、引擎、底盘序号及其他性能等资料。为避免与数字的1,0混淆，英文字母“I”、“O”、“Q”均不会被使用。VIN的首三位称为WMI（World Manufacturer Identifier），用作识别生产商的名称及所在。车牌识别过程包括图像采集、预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、结果输出等一系列算法运算，其运行流程如下：图像采集。
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