实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率，也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，扬州车辆识别道闸，除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像利于识别。技术路线编辑 ---采用计算机视觉技术识别车牌的流程通常都包括车辆图像采集，车牌定位，字符分割，光学字符识别
车牌识别系统(vehicle license recognition，vlpr) 是计算机视频图像识别技术在识别中的一种应用。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用，识别车辆道闸系统价格，电子收费（etc）系统中，智能道闸车辆识别系统，也是结合dsrc技术识别车辆身份的主要手段。车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，车辆识别道闸费用，识别车辆牌号、颜色等信息，的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%。
基于人工神经网络的算法有两种：一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。实际应用中，车牌识别系统的识别率还与牌照和拍摄密切相关。牌照会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、等等
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