車牌識別系統的特色功能是從過往的車輛里設置提取其車輛的唯一車牌號碼進行識別，而抓拍到的圖片因外在環境相對較為復雜，使得提取出車牌號碼的速度、清晰度以及準確度受其影響很大。通常把環境干擾因素大致分為電子警察、道路卡口和停車場等，為了提高識別率，于是從算法層對不同場景做了針對性處理。隨著車輛的增多停車成了一大難題，因此停車場非常有發展前景，火眼臻睛車牌識別專門針對停車場研發的嵌入式車牌識別算法在大角度、車輛匹配率等方面做的效果在行業內較為領先，下面就針對車牌識別系統在停車場里幾個較為特別的應用場景做一些梳理。 一、車牌識別系統大角度識別 相較于電子警察等場景，大角度下的識別這一點是停車場與其它場景的最大區別， 也是停車場環境下車牌識別技術的最大瓶頸所在。 車牌識別系統在停車場大角度下難以抓拍到常規比例下的矩形車牌， 大角度帶來的車牌成像變形是車牌識別公認的技術難點之一，難點在于(一)車牌定位難;由于車牌識別攝像機拍攝的角度，得到的車牌圖像往往不是呈矩形的，因此必須先作仿射形變，將其校正為矩形圖像。所以想從這樣復雜的外在環境中提取車牌不是一件易事。(二)圖像矯正的難度更大;圖像矯正采用對模糊圖像進行方向性的高通濾波(方向微分)的方法來判定運動模糊方向。然后利用相關原理，計算模糊的尺度。 二、車牌識別系統識別速度與大像素之間的矛盾 車牌對車牌識別攝像機來說，越遠，像素越小，越近像素越大。停車場相較于其他場景來說車道較短，而現在的車牌識別系統的識別是實時的，想在保證識別速度的情況下，支持大像素寬度車牌的識別，這是一對典型的矛盾。通常車牌像素寬度過大，識別速度必然就慢，識別速度要快，就要求車牌像素寬度在一定范圍之內。