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车牌识别感光部件对外部环境的处置
 
　　环境是影响车牌辨认的主要要素，在采集车辆图像时，由于环境光线变化猛烈，白昼光较强、夜间较弱，面光与背光不同，上午和下午的光照方向也不一样，抓拍图像时受环境光线影响较大，车速过高、采集设备的动态范围等都使成像质量难以得到有效。当辨认算法以为车牌到达了成像位置时系统触发系统开端拍摄，这对触发设备的牢靠性和响应速度都有较高的请求。所以要处理环境形成辨认率低下的问题，还要靠摄像机的感光部件对外部环境的处置。

图像采集
 
　　根据车辆检测方式的不同，图像采集一般分为两种，一种是静态模式下的图像采集，通过车辆触发地感线圈、红外或雷达等装置，给相机一个触发信号，相机在接收到触发信号后会抓拍一张图像，该方法的优点是触发率高，性能稳定，缺点是需要切割地面铺设线圈，施工量大；另一种是视频模式下的图像采集，外部不需要任何触发信号，相机会实时地记录视频流图像，该方法的优点是施工方便，不需要切割地面铺设线圈，也不需要安装车检器等零部件，但其缺点也十分显著，由于算法的极限，该方案的触发率与识别率较之外设触发都要低一些。

2、预处理
 
　　由于图像质量容易受光照、天气、相机位置等因素的影响，所以在识别车牌之前需要先对相机和图像做一些预处理，以得到车牌清晰的图像。一般会根据对现场环境和已经拍摄到的图像的分析得出结论，实现相机的自动曝光处理、自动白平衡处理、自动逆光处理、自动过爆处理等，并对图像进行噪声过滤、对比度增强、图像缩放等处理。去噪方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等；增强对比度的方法有对比度线性拉伸、直方图均衡和同态滤波器等；图像缩放的主要方法有近邻插值法、双线性插值法和立方卷积插值等。

高速公路以及收费站
 
　　车牌识别系统在高速公路上的应用，应该可以说是很多司机经常见到的一种，车辆在停靠之，就会自动显示出车辆所走的公里数以及需要收费相应的金额，在很大程度上提高了收费的效率还有沟通方面的成本。

个人停车车库
 
　　可能有不少人都有了属于自己的私人车库，就会有很多的个人的车库，直接让车库门还有车牌识别系统之间进行联动，只需要将自己的车开到门前，车库的门就会自动打开，非常的方便有，比较常见的就是用车库滑升门或者是涡轮硬质快速卷帘门来配合车牌识别系统。

工业快速卷帘门
 
　　在工业方面应用的比较多的主要就是，车牌识别系统还有快速卷帘门或者是快速堆积门之间进行联动，来实现对车辆的识别以及放行。比较常见的场所就是自动洗车房，只需要我们在网上进行交费，车牌就会自动识别进入洗车。