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发布时间：2022-09-05 11:44:00 作者：权隆安防
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。国际ITS通行的两条主流技术路线是自然光和红外光图像采集识别。
可识别车牌照的百分率=人工正确读取的车牌照总数/实际通过的车辆总数。可识别全牌正确识别率=全牌正确识别的车牌照总数/人工读取的车牌照总数这三个指标决定了车牌识别系统的识别率，诸如可信度、误识率等都是车牌识别过程中的中间结果。识别速度决定了一个车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。一个识别率很高的系统，如果需要几秒钟，甚至几分钟才能识别出结果。通过对图像的采集和处理，完成车牌自动识别功能，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别。
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