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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。车牌识别系统于是出现了两种产品形式，一种是软硬件一体，或者用硬件实现识别功能模块，形成一个全硬件的车牌识别器，例如DSP。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。

随着产品算法与业者的技术提升，整合早就不是重要的话题，现阶段需要注意的重点反而是“稳定度”。稳定度的定义是：在一个既定的车速范围内，不会让必须达到的准确度，因外在环境影响而产生过大的误差。车牌识别在动态和静态交通领域中的应用，其性能的***指标就是识别率，阻碍车牌识别更广泛更深入应用的瓶颈也在此。例如一个车牌系统在白天有90%以上的准确度，到了傍晚就降到80%，夜间又降到70%，这种不稳定的系统，比起全天候平均拥有70%准确度的车牌辨识系统更难于整合。

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”。至于什么样的软件跟硬件，适合什么样的环境，这就必须因环境而异，因为不同的应用环境，对于辨识率的要求未必相同，而这就必须靠经验累积。IC卡技术识别准确度高，运行可靠，可以全天候作业，但它整套装置价格昂贵，硬件设备十分复杂，不适用于异地作业。尽管市场上有林林总总的车牌辨识系统，用对产品与架构，可以省去很多的冤枉钱跟时间，但更重要的是，工程商与系统整合商需要多方配合及了解，而不是一味的只看重某厂牌比较好、比较便宜，凡事货比三家不吃亏。

这些编号就像汽车的指纹，它不仅有助于记录问题和所有人变更的记录，还可以防盗。 在本文中，我们将了解车辆识别号的位置、编号的含义以及如何使用车辆识别号来帮助防盗或了解一辆二手汽车以前的情况。VIN是一个包含有17个字符的序列号，由数字和字母组成。我们在车辆的车身形式上来看，许多的车辆一般都会有相应的配置和形状，这里面已经说明了车辆的车门数以及车窗娄，装载的特性等方面的信息，轿车来说车门是两个，而车窗是四个，MPV车型的车车门是五个，可以是溜背式的车，轻型卡车或是说重型卡车几种。1981年后在美国制造的每辆轿车、卡车或拖车都带有VIN，并且此号码是固定的。