系統(tǒng)進(jìn)行視頻車(chē)輛檢測(cè)，需要具備很高的處理速度并采用的算法，在基本不丟幀的情況下實(shí)現(xiàn)圖像采集、處理。若處理速度慢，則導(dǎo)致丟幀，使系統(tǒng)無(wú)法正確檢測(cè)到行駛速度較快的車(chē)輛，同時(shí)也難以在有利于識(shí)別的位置開(kāi)始識(shí)別處理，影響系統(tǒng)識(shí)別率。因此，將視頻車(chē)輛檢測(cè)與牌照自動(dòng)識(shí)別相結(jié)合具備一定的技術(shù)難度。

自然環(huán)境下，汽車(chē)圖像背景復(fù)雜、光照不均勻，如何在自然背景中準(zhǔn)確地確定牌照區(qū)域是整個(gè)識(shí)別過(guò)程的關(guān)鍵。對(duì)采集到的視頻圖像進(jìn)行大范圍相關(guān)搜索，找到符合汽車(chē)牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對(duì)這些侯選區(qū)域做進(jìn)一步分析、評(píng)判，后選定一個(gè)佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖象中分割出來(lái)。

實(shí)際應(yīng)用中，牌照識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。牌照質(zhì)量會(huì)受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；實(shí)際拍攝過(guò)程也會(huì)受到環(huán)境亮度、拍攝亮度、車(chē)輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了牌照識(shí)別的識(shí)別率，也正是牌照識(shí)別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識(shí)別率，除了不斷的完善識(shí)別算法，還應(yīng)該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像利于識(shí)別。

當(dāng)車(chē)輛接近出入口的時(shí)候，車(chē)輛檢測(cè)器會(huì)自動(dòng)感應(yīng)到車(chē)輛的到來(lái)，然后觸發(fā)車(chē)牌識(shí)別一體機(jī)進(jìn)行圖像抓拍，然后將抓拍的圖像發(fā)送到數(shù)據(jù)處理服務(wù)器，安裝在數(shù)據(jù)服務(wù)器上的車(chē)牌識(shí)別軟件對(duì)圖像進(jìn)行處理，定位出牌照位置，再將車(chē)牌中的字符分割出來(lái)進(jìn)行識(shí)別，然后組成車(chē)牌號(hào)碼保存下來(lái)，圖像和車(chē)牌號(hào)碼均保存在數(shù)據(jù)處理服務(wù)器上。

自然光路線是指白天利用自然光線，夜間采用輔助照明光源，用彩色攝像機(jī)采集車(chē)輛真彩色圖像，用彩色圖像分析處理方法識(shí)別車(chē)牌。自然光真彩色識(shí)別技術(shù)路線，與人眼感光習(xí)慣一致，并且，真彩色圖像能夠反映車(chē)輛及其周?chē)h(huán)境真實(shí)的圖像信息，不僅可以用來(lái)識(shí)別車(chē)牌照，而且可以用來(lái)識(shí)別車(chē)牌照顏色、車(chē)流量、車(chē)型、車(chē)顏色等車(chē)輛特征。用一個(gè)攝像機(jī)采集的圖像，同時(shí)實(shí)現(xiàn)所有前端基本視頻信息采集、識(shí)別和人工輔助圖像取證判別，可以前瞻性的為未來(lái)的智能交通系統(tǒng)工程預(yù)留接口。

在高速路的各個(gè)出入口安裝車(chē)牌識(shí)別設(shè)備，車(chē)輛駛?cè)霑r(shí)識(shí)別車(chē)輛牌照將入口資料存入收費(fèi)系統(tǒng)，車(chē)輛到達(dá)出口時(shí)再次識(shí)別其牌照并根據(jù)牌照信息調(diào)用入口資料，結(jié)合出入口資料實(shí)現(xiàn)收費(fèi)管理。這種應(yīng)用可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)計(jì)費(fèi)并可防止作弊，避免了應(yīng)收款的流失。