下面为你介绍德阳车牌识别的技术难点。

车牌识别的最大特点在于它是在自然条件下进行的字符识别。车牌自动识别系统研究的困难之处在于，构成系统的环节较多，任何一个环节的失误都会影响系统的性能;而且所拍得的汽车图像质量好坏不均，车牌在汽车上的位置也不固定，这些因素都会给车牌自动识别带来困难。一个实用的车牌自动识别系统应具备以下几个特点:

()a人工干预少，自动化程度高;

(b)具有很高的识别率，只有拒识，没有误识;

(c)具有实时的数据处理能力，完成一辆车的车牌识别时间在0.5一1秒以内，否则会造成对下一辆车的漏识;

(d)能够在公路环境中全天候工作，能适于白天、黄昏、黎明、晴天、多云、阴天等条件。这正是目前车牌自动识别系统难以投入使用的原因。因此，车牌自动识别系统投入使用除需要图像抓拍部分摄取质量更好的图像外，还需要提高车牌自动识别软件中各个模块的正确率。

目前车牌识别主要面临以下技术上的难点:

1.由于自然环境下的路面情况比较复杂，导致采集到的车牌图像背景复杂。车体本身的干扰，如车辆生产厂家的标志、车体广告、个性车主在车体上的涂鸦等都给图像造成了干扰，都可能会对处理造成影响。

2.由于采集误差、噪声和光线的影响，使得图像质量较差，而且运动又不同程度地造成了图像的恶化，透视产生了几何变形，给图像预处理造成了一定的困难。汽车牌照上目标的大小不同，距离不等，目标尺寸不规范，都存在着一定程度的图像仿射变形和模糊大量的随机噪声的干扰，光线、光照角度的不同，造成车牌区域明暗灰度的无规律变化。汽车速度往往也会对车牌识别有较大的影响，汽车速度超过70公里/小时，拍摄的汽车图像会产生模糊、扭曲、变形。

3.中国的车辆牌照一般由三种字符组成:汉字、英文字符、阿拉伯数字。

所以，中国的车辆牌照识别远远难于国外的车辆牌照识别;另一方面，车牌具有不同的颜色，主要分为黄底黑字、蓝底白字、黑底白字等三种，字符与车牌背景的灰度比也不一致。所识别的车辆种类繁多、车型、颜色变化多端，这些因素均给车牌识别增加了难度。

4.为了达到应用的水平，必须要求能够实时地对过往车辆的车牌进行识别，因此算法不能过于复杂，特别是禁用NP算法。而大多数的传统方法计算量都偏大，根本无法达到实时的要求。这就要求要另辟蹊径，寻求一种快速精确的定位和识别的方法。

5.在实际情况下由于各类车型不同，大小不同，同一车型的车牌位置不同，加上车身纹理线条复杂，所以在非车牌区域可能形成同车牌区域类似的色彩和纹理，可能导致定位时出现误差。快速准确的找到车牌的位置是一个难题。

6.字符的粘连处理，字符断裂时的合并，是字符分割的难点。

7.车牌识别时虽然车牌字符的字符数比较少，字体规范，但也可能导致标准的车牌字符与实际拍摄的车牌字符之间存在较大差距，致使模板的选取存在较大困难。

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