在自然环境下，汽车图像背景复杂，光照不均匀。如何在自然背景下准确锁定车牌识别区域是整个识别过程的关键。搜索收集到的视频图像，找到很多符合汽车牌照的区域作为待识别区域，然后对这些待识别区域进行下一步的判断和分析，才能真正选择最好的识别区域作为指定区域，最终成功识别车牌。

　　快马的产品优势

　　车牌识别字符集分析

　　锁定牌号待识别区，然后将该区域分别做成小字符，逐一识别，字符集识别采用垂直精确投影法。由于字符集垂直方向的投影确定在字符集之间，这个位置应该满足车牌识别的字符书写格式、字符等其他一些因素，因此在特定环境下使用垂直精确投影法对汽车识别中的字符成像识别有很好的效果。

　　识别字符集进行匹配

　　字符集识别原理是基于模板超级计算的匹配算法和人工智能网络算法。模板匹配算法是将单独识别的字符模块化，将其尺寸缩放到字符集数据库中的模板尺寸，然后与其他模板匹配，选择最合适的区域匹配作为结果。建立人工智能网络有两种基本算法:一种是先提取字符集，然后获取相关数据支配集成分配器;二是直接将图像输入网络，智能自动识别提取结果。

　　在实际使用中，车牌识别的识别率与拍摄是否清晰成正比。快马车牌识别厂家认为，车牌识别的成像质量取决于许多因素，如车牌生锈、字体模糊褪色、污损不清、油漆脱落、被其他东西遮挡、倾斜、亮反射、多个车牌重复使用、假品牌等。真正的拍摄过程也会受到环境亮度的干扰，不同的拍摄模式，汽车速度等问题的困惑。这些影响因素不同程度地降低了车牌识别的准确性，也是车牌识别系统的难点和痛点。为了提高车牌识别的通过率，我们的团队需要加强识别准确的算法，解决不同的照明问题，以便更准确地识别车牌。