指在已拍摄的图像中确定车牌的位置，提取出车牌的图像，然后分割出车牌中的字符。车牌区域定位的

困难主要是来自于采集的图像，由于采集的车牌图像的多样性，并且采集图像时受到许多因素的影响，如雨

天、大雾、光线等，使得有一些车牌图像质量出现不同程度的差异，在一般情况下，采集的图像的背景非常

复杂，采集图像是在高速运动中采集的图片，所以图片中车牌的位置不固定，车牌的大小也不一样，以上的

种种干扰因素，都给车牌区域定位和字符分割带来了困难，从而影响车牌的识别率。

　　高分辨率与识别速度的矛盾

　　从模拟相机到高清相机，也会引发图像的高分辨率与识别速度相矛盾的问题。高清的优势不言而喻，但

是任何事情都是两面的，在车牌识别时主要体现为：高清图片由于图片覆盖面广，可能会同时在图片中出现

多个车牌的识别。这就对车牌识别的速度要求很高，车牌识别系统对于高清视频流码流过大，还会因对识别

系统资源占用需求过大而分析起来会出现处理速度过慢的问题，这可能导致出现漏车现象，而难以实现对车

辆抓拍率和车牌识别准确率的提升。

　　车牌识别系统的适应性急需加强

　　目前我国的车牌识别产品都要求所识别的车牌大小固定，而对过大和过小的车牌一般都不能准确识别。

这样就造成对视频触发的情况下部分车牌无法被识别的问题。此外，在有些现场环境中，由于受外界条件的

影响，无法将相机架设在最合理位置，会造成图片中车牌不同程度的偏移。

　　车牌识别系统对污损车牌的识别效果不好

　　在公路和城市内的实际应用过程中，很难保证所涉及到的车牌都是没有污损的，车牌在使用几年之后，

难免会出现污染和磨损等现象，而在路面上行驶的车辆也很难保证都是标准干净的车牌，因此在实际环境中，

面对破损污旧的车牌，如何提高车牌识别系统的识别能力也是实际需要解决的问题。