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實際拍攝過程也會受到環境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌識別的識別率，也正是車牌識別系統的困難和挑戰所在。車輛檢測可以采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測技術、視頻檢測等多種方式。為了提高識別率，除了不斷地完善識別算法還應該想辦法克服各種光照條件，使采ji到的圖像利于識別。采用計算機視覺技術識別車牌的流程通常都包括車輛圖像采ji，車牌定位，字符分割，光學字符識別，輸出識別結果5個步驟。

圖像處理技術:運用圖像處理技術解決識別的研究早始于80年代，但國內外均只是就識別中的某一個具體問題進行討論，并且通常僅采用簡單的圖像處理技術來解決，并沒有形成完整的系統體系，識別過程是使用工業電視攝像機拍下汽車的工前方圖像，然后交給計算機進行簡單的處理，并且終仍需要人工干預，例如牌照中省份漢字的識別問題。實際拍攝過程也會受到環境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。

幾乎每家都宣稱擁有高辨識率，但為了避免事后因為雙方對產品認知有差異，而將運作不良的責任互相推托，用戶在采購車牌辨識系統時，不妨要求實地測試，而且測試時間超過兩個禮拜，比較能判斷辨識結果是否“言過其實”。必須清楚地認識到重要的一點是識別率達到100%是不可能的，因為車牌照污損、模糊、遮擋，或者天氣也許很糟（下雪﹑冰雹﹑大霧等等）。因為多變的環境，兩個禮拜應該可以對于場域可能影響辨識率的情形，大約掌握了八成，如果只是測一天、甚至幾個小時，是無法了解的。

車牌辨識系統能否發揮效用，除了軟件技術之外，與攝影機及現場施工能力，也有很大的關系。為了進行車牌識別，需要以下幾個基本的步驟：1、牌照定位，定位圖片中的牌照位置。使用者可要求廠商至現場勘查后，提出建置規劃方案，先評估應該架設的地點、攝影機架設角度、是否需要架設輔助光源等，再提出報價，藉由這些動作，除了得以事先評估業者的能力，用戶本身也可以達到產品學習及教育訓練，日后管理時，會更清楚知道該產品的使用限制及相關因應措施。