車牌辨認(rèn)系統(tǒng)對(duì)污損車牌的辨認(rèn)效果不好
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　　在公路和城市內(nèi)的實(shí)踐應(yīng)用過(guò)程中，很難所觸及到的車牌都是沒有污損的，車牌在運(yùn)用幾年之后，難免會(huì)呈現(xiàn)污染和磨損等現(xiàn)象，而在路面上行駛的車輛也很難都是規(guī)范潔凈的車牌，因而在實(shí)踐環(huán)境中，面對(duì)破損污舊的車牌，如何進(jìn)步車牌辨認(rèn)系統(tǒng)的辨認(rèn)才能也是實(shí)踐需求處理的問題。

車牌識(shí)別技術(shù)結(jié)合電子不停車收費(fèi)系統(tǒng)(ETC)識(shí)別車輛，過(guò)往車輛通過(guò)道口時(shí)無(wú)須停車，即能夠?qū)崿F(xiàn)車輛身份自動(dòng)識(shí)別、自動(dòng)收費(fèi)。在車場(chǎng)管理中，為提高出入口車輛通行效率，車牌識(shí)別針對(duì)無(wú)需收停車費(fèi)的車輛(如月卡車、內(nèi)部免費(fèi)通行車輛)，建設(shè)無(wú)人值守的快速通道，免取卡、不停車的出入體驗(yàn)，正改變出入停車場(chǎng)的管理模式。

字符分割
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　　定位出車牌區(qū)域后，由于并不知道車牌中總共有幾個(gè)字符、字符間的位置關(guān)系、每個(gè)字符的寬高等信息，所以，為了車牌類型匹配和字符識(shí)別正確，字符分割是的一步。字符分割的主要思路是，基于車牌的二值化結(jié)果或邊緣提取結(jié)果，利用字符的結(jié)構(gòu)特征、字符間的相似性、字符間間隔等信息，一方面把單個(gè)字符分別提取出來(lái)，也包括粘連和斷裂字符等特殊情況的處理；另一方面把寬、高相似的字符歸為一類從而去除車牌邊框以及一些小的噪聲。一般采用的算法有：連通域分析、投影分析，字符聚類和模板匹配等。污損車牌和光照不均造成的模糊車牌仍是字符分割算法所面對(duì)的挑戰(zhàn)，有待更好的算法出現(xiàn)并解決以上問題。