從車牌識別發(fā)展過程來看，車牌識別技術在應用中所要面臨兩個方面的挑戰(zhàn)。

　　1、人為挑戰(zhàn)：車速、車牌對車牌識別的挑戰(zhàn)

　　道路監(jiān)控同時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)不同駕駛的駕駛習慣，時速差距往往可以達到30公里，甚至40公里;而當車速過快時，往往也會產(chǎn)生拖影的問題。因此攝像機的快門速度和幀率必須趕上車輛的快速移動，才能掌握車輛的細節(jié)以及車牌號碼，再讓辨識系統(tǒng)進行辨認。

　　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)控廠商的問題。不論是英文字母的字數(shù)不同，或是各式排列不一的組合方式，皆增加了辨識系統(tǒng)的負擔;更甚者，許多駕駛未能維持車牌的干凈度，時常會有污漬遮蔽號碼或是破損的問題，辨識難度不言可喻。故在各種嚴苛條件的綜合下，道路監(jiān)控與車牌辨識相對門坎比一般環(huán)境來得具挑戰(zhàn)性。

　在運動(光流)場確定之后，去除隨機噪聲及一些過小的運動，認為在檢測時段內(nèi)運動向量始終在一定范圍內(nèi)保持一致的那些區(qū)域?qū)儆谝粋€物體，從而可以確定出各運動目標(車輛)在各個時刻的運動參數(shù)(速度，方向等).

　　基于車光流場分析進行跟蹤的方法，可以很的計算出運動目標的速度，但是這種方法采用迭代的方法·計算時間較長，無法進行實時的跟蹤，并且該方法只考慮利用光流散據(jù)來進行決策，所以受到被估算的光流場精度的限制.這些方法受到噪聲的影響嚴重·而且·分割所得的運動對象的邊緣精度不夠.在運動不完全的情況下，則會產(chǎn)生分割結果不完整等問題。

　　另外，由于運動場并不是很可靠，因此通常在物體邊界或紋理不突出區(qū)域產(chǎn)生錯誤，從而會對分割結果產(chǎn)生明顯的影響，因此，由于各方面的限制，使得基于光流法的運動分割并不適合交通場景下的運動分析。

線圈形狀

　　① 矩形安裝

　　通常探測線圈應該是長方形。兩條長邊與金屬物運動方向垂直，彼此間距推薦為1米。長邊的長度取決于道路的寬度，通常兩端比道路間距窄0.3米至1米。

　?、?傾斜45°安裝

　　在某些情況下需要檢測自行車或摩托車時，可以考慮線圈與行車方向傾斜45°安裝。

　?、?“8”字形安裝

　　在某些情況下，路面較寬(超過六米)而車輛的底盤又太高時，可以采用此種安裝形式以分散檢測點，提高靈敏度。

　　這種安裝形式也可用于滑動門的檢測，但線圈必須靠近滑動門。

周圍1米范圍內(nèi)不能有超過220V的供電線路。

制作多個線圈時，線圈與線圈之間的距離要大于2米，否則會互相干擾。

在四個角上進行45度倒角，并打磨光滑防止尖角破壞線圈電纜。

應事先計算好線纜長度并預留足夠余量(包括線圈引出線)，嚴禁在線圈鋪設中間有中間接頭，線纜不得有破皮、斷裂等

走線盡可能在槽底，并且線纜排列有序，而不應出現(xiàn)交叉、重疊等現(xiàn)象

線圈到“地感處理器”的引出線，應按20周/每米進行扭絞，且該引出線到地感處理器間的距離應盡可能短(如該端引線過長，將導致地感靈敏度降低)，建議該段在1米以內(nèi)，大不要超過5米