从车牌识别发展过程来看，车牌识别技术在应用中所要面临两个方面的挑战。
1、人为挑战：车速、车牌对车牌识别的挑战
道路监控同时也面临另一不可控制的因素——行驶车辆的速度不一。即使在一般道路上，依据不同驾驶的驾驶习惯，时速差距往往可以达到30公里，甚至40公里;而当车速过快时，往往也会产生拖影的问题。因此摄像机的快门速度和帧率必须赶上车辆的快速移动，才能掌握车辆的细节以及车牌号码，再让辨识系统进行辨认。
除了车速难以掌控以外，车牌的不统一性也是令各家监控厂商的问题。不论是英文字母的字数不同，福州车牌识别系统，或是各式排列不一的组合方式，皆增加了辨识系统的负担;更甚者，许多驾驶未能维持车牌的干净度，时常会有污渍遮蔽号码或是破损的问题，辨识难度不言可喻。故在各种严苛条件的综合下，福州车牌识别故障维修，道路监控与车牌辨识相对门坎比一般环境来得具挑战性。
什么是停车场车牌识别技术
车牌识别系统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，电子收费(ETC)系统中，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，识别车辆牌号、颜色等信息，目前新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%。
在运动(光流)场确定之后，去除随机噪声及一些过小的运动，认为在检测时段内运动向量始终在一定范围内保持一致的那些区域属于一个物体，从而可以确定出各运动目标(车辆)在各个时刻的运动参数(速度，方向等).
基于车光流场分析进行跟踪的方法，车牌识别，可以很的计算出运动目标的速度，但是这种方法采用迭代的方法·计算时间较长，无法进行实时的跟踪，福州车牌识别安装，并且该方法只考虑利用光流散据来进行决策，所以受到被估算的光流场精度的限制.这些方法受到噪声的影响严重·而且·分割所得的运动对象的边缘精度不够.在运动不完全的情况下，则会产生分割结果不完整等问题。
另外，由于运动场并不是很可靠，因此通常在物体边界或纹理不突出区域产生错误，从而会对分割结果产生明显的影响，因此，由于各方面的限制，使得基于光流法的运动分割并不适合交通场景下的运动分析。
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