“停車(chē)難，亂停車(chē)”的問(wèn)題日益成為市民生活中的熱點(diǎn)。為解決這個(gè)難題，國家層面上，《2016年政府工作報告》和《國民經(jīng)濟和社會(huì )發(fā)展第十三個(gè)五年規劃綱要》中，“加快建設城市停車(chē)場(chǎng)”作為重要任務(wù)均被寫(xiě)入。近幾年，在停車(chē)場(chǎng)的規劃建設、管理以及停車(chē)場(chǎng)產(chǎn)業(yè)化、信息化、土地投融資方面，國家也出臺了完善的政策文件。由此可見(jiàn)，加強停車(chē)場(chǎng)的建設和管理，構建智慧停車(chē)平臺已經(jīng)迫在眉睫。
然而，要解決停車(chē)難問(wèn)題，首先要解決的就是車(chē)牌識別系統的識別準確度和識別速度問(wèn)題，否則，一切都只能是空談。
要提高車(chē)牌識別系統的能力，可以從硬件架設與軟體運算二個(gè)部分來(lái)著(zhù)手，也就是說(shuō)從系統的安裝條件到軟件字符運算能力都要有所改進(jìn)及改良，才能達成系統所要的優(yōu)化目標。 
對于一個(gè)車(chē)牌識別系統上，通常我們可以看到的是該系統在軟體運行于標準的家用電腦硬件，以及可鏈接到其他應用程序或數據庫的部分。從這些數據庫著(zhù)手來(lái)改善這些應用的能力；在實(shí)際運算方法上要先改善過(guò)去的字符檢測影像增強方式。這些改善首先要使用一系列新的DSP影像處理技術(shù)來(lái)檢測及標準化和增強車(chē)牌的影像，然后透過(guò)較成熟的OCR（光學(xué)字符識別）來(lái)提取字母數字車(chē)牌，進(jìn)一步區隔于過(guò)去字符以影像直接比對的運算方式。
ANPR通常都會(huì )采用兩種新的基本運算方法中的一種：一是允許以即時(shí)車(chē)道位置進(jìn)行的全過(guò)程采集影像，而另一種則是發(fā)送從許多信道的所有影像傳輸到遠端電腦的位置，并在執行OCR過(guò)程之后的某個(gè)時(shí)間點(diǎn)出現。大約在250毫秒內車(chē)輛即可在車(chē)道完成影像資料捕獲的車(chē)牌字母及數字、日期時(shí)間、車(chē)道的確定位置，以及所需的任何其他資料。
這個(gè)資料可以很容易地在必要時(shí)發(fā)送到遠端電腦上，以便進(jìn)一步處理，或儲存在車(chē)道儲存裝置上供以后檢索。在其他的改善安排上，通常大多數廠(chǎng)商會(huì )使用個(gè)人電腦的服務(wù)器群來(lái)處理這種高負載資料，例如當車(chē)道上發(fā)現堵塞情況時(shí)。這種情況常會(huì )需要系統有一個(gè)被要求的影像轉發(fā)到遠端服務(wù)器上，而這就可能需要更大的頻寬傳輸介質(zhì)。
最新的ANPR都使用OCR方法所采集的攝影機影像。當所采集的車(chē)牌在字體上有一些微小變化的差距時(shí)，例如在某些字母（就像P和R），為了使其辨別更加鮮明，OCR就會(huì )發(fā)揮更易于閱讀的系統能力。有些車(chē)牌的安排會(huì )使用一些顏色與字體大小變化和不同的位置定位，OCR車(chē)牌識別系統必須能夠應付這種差異，才能真正有效。更復雜的系統能夠應付各種國際車(chē)牌的變化，以針對每一個(gè)國家的車(chē)牌識別能力要求。同時(shí)包含現有道路規則執行或閉路電視攝影機的日夜監控條件，以及移動(dòng)設備的使用需求，這些車(chē)牌識別攝影機系統通常都會(huì )利用紅外線(xiàn)攝影機能力以采取更清晰的影像。 
車(chē)牌識別在能力改善上，除了以上運算與夜視的效力外，車(chē)牌識別還存在移動(dòng)速度挑戰。其中最大的挑戰是處理器和攝影機必須取像速度快，足以容納超過(guò)100～200公里／小時(shí)的車(chē)速車(chē)牌補捉，在車(chē)輛迎面而來(lái)的情況下，其相對速度大小會(huì )影響攝影機實(shí)際讀取車(chē)牌的能力。車(chē)牌運算法必須能夠補償所有影響ANPR的因素，以產(chǎn)生一個(gè)準確的讀出，同時(shí)改善攝影機受天氣因素影響產(chǎn)生的角度的變動(dòng)。系統的照明波長(cháng)也是必須要考慮改善的，因為這些條件對讀取分辨率和精準度會(huì )有直接影響。 從這些現階段必要的車(chē)牌識別技術(shù)進(jìn)步發(fā)展，可以看出車(chē)牌識別技術(shù)必將開(kāi)發(fā)出更加有效及能力更廣泛的應用，而這些應用也將隨著(zhù)迫在眉睫的需求，將有進(jìn)一步提高能力的方法出現。
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