從車牌識(shí)別發(fā)展過(guò)程來(lái)看，車牌識(shí)別技術(shù)在應(yīng)用中所要面臨兩個(gè)方面的挑戰(zhàn)。

　　1、人為挑戰(zhàn)：車速、車牌對(duì)車牌識(shí)別的挑戰(zhàn)

　　道路監(jiān)控同時(shí)也面臨另一不可控制的因素——行駛車輛的速度不一。即使在一般道路上，依據(jù)不同駕駛的駕駛習(xí)慣，時(shí)速差距往往可以達(dá)到30公里，甚至40公里;而當(dāng)車速過(guò)快時(shí)，往往也會(huì)產(chǎn)生拖影的問(wèn)題。因此攝像機(jī)的快門速度和幀率必須趕上車輛的快速移動(dòng)，才能掌握車輛的細(xì)節(jié)以及車牌號(hào)碼，再讓辨識(shí)系統(tǒng)進(jìn)行辨認(rèn)。

　　除了車速難以掌控以外，車牌的不統(tǒng)一性也是令各家監(jiān)控廠商的問(wèn)題。不論是英文字母的字?jǐn)?shù)不同，或是各式排列不一的組合方式，皆增加了辨識(shí)系統(tǒng)的負(fù)擔(dān);更甚者，許多駕駛未能維持車牌的干凈度，時(shí)常會(huì)有污漬遮蔽號(hào)碼或是破損的問(wèn)題，辨識(shí)難度不言可喻。故在各種嚴(yán)苛條件的綜合下，道路監(jiān)控與車牌辨識(shí)相對(duì)門坎比一般環(huán)境來(lái)得具挑戰(zhàn)性。

幀差法

　　幀間差分法又稱圖像序列差分法.當(dāng)監(jiān)控場(chǎng)景中出現(xiàn)運(yùn)動(dòng)物體時(shí)，幀與幀之間會(huì)出現(xiàn)較為明顯的差別，兩幀相減，得到兩幀圖像對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)亮度值差的，通過(guò)判斷它是否大干閥值來(lái)分析視頻或圖像序列的運(yùn)動(dòng)特性，確定圖像序列中有無(wú)物體運(yùn)動(dòng)，圖

　　像序列逐幀地差分，相當(dāng)于對(duì)圖像序列進(jìn)行了時(shí)域上的高通濾波。

　　幀差法的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算簡(jiǎn)單且不易受環(huán)境光線變化的影響，但它不能檢測(cè)靜止車輛，且處理效果與圖像采樣頻率以及被檢測(cè)車輛的車速有關(guān)·如果視頻檢測(cè)囂采樣頻率過(guò)小，而車速較快，可能會(huì)造成誤分割：反之如果采樣頻率過(guò)大且車速較慢，又會(huì)造成過(guò)度覆蓋，情況下運(yùn)動(dòng)物體可能完全重疊，類似于靜止車輛，從而導(dǎo)致無(wú)法分割出運(yùn)動(dòng)物體。

　　可靠的背景圖像是背景差法能否成功提取目標(biāo)區(qū)域的關(guān)鍵.背景圖像可由人工拍攝一幅沒(méi)有車輛的圖像來(lái)得到，也可以通過(guò)序列圖像的平均來(lái)得到，顯然，建筑物陰影、浮云或光照的變化都會(huì)造成背景環(huán)境明顯的變化.由于這些環(huán)境變化因素，作為參照物的背景需要定時(shí)更新·目前有多種背景更新方法，常用的方法是多幀平均( frameAvmging)法和選擇更新(Selective Updating)法。

　汽車人臉識(shí)別系統(tǒng):汽車人臉識(shí)別系統(tǒng)可以模擬到人臉識(shí)別系統(tǒng).車輛通過(guò)顏色、光照位置、年檢標(biāo)志、天窗、甚至車前裝飾進(jìn)行識(shí)別.汽車牌照識(shí)別系統(tǒng)與車牌識(shí)別系統(tǒng)的交互將在一定程度上提高識(shí)別速度和識(shí)別精度.目前,個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)在業(yè)界已經(jīng)能夠使用汽車的人臉識(shí)別系統(tǒng).

　　圖像對(duì)比技術(shù):圖像對(duì)比技術(shù)又稱為圖像、圖像識(shí)別等圖像對(duì)比技術(shù)主要是通過(guò)比較同一車輛的停車場(chǎng)的入口和出口,上傳圖片管理系統(tǒng)獲取車輛的入口.圖像比較技術(shù)是停車收費(fèi)管理的重要手段和手段.

　　上述圖形比較技術(shù)、車輛面部識(shí)別技術(shù)和云停車技術(shù)是車牌識(shí)別系統(tǒng)不斷發(fā)展的產(chǎn)物.依托互聯(lián)網(wǎng)和現(xiàn)代信息技術(shù),這些技術(shù)有助于使車牌識(shí)別系統(tǒng)的智能化和高科技.隨著云計(jì)算的發(fā)展和大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),車牌識(shí)別系統(tǒng)將更加智能化.-----