當今，車牌識別相機廣泛地應用在智能交通管理系統中，對車輛管理發揮了巨大的作用。眾所周知，車牌識別(LPR)系統是以圖像處理、模式識別等技術為基礎的智能識別系統，通過攝像機拍攝道路上行駛的車輛，形成圖像，再進行車牌號碼的識別。

車牌識別相機工作過程：車輛檢測—圖像采集—預處理—車牌定位—字符分割—字符識別—結果輸出。但是停車場的環境復雜多樣，車牌號的樣子多種多樣，正常的環境下識別沒有問題，今天咱們就來聊一聊在復雜條件下，尤其是較差的環境中，車牌識別相機是怎樣工作的。

一、夜間車牌識別處理方式

夜間多是一些路燈、室內透光等較為復雜的光線，對車牌識別相機造成很大的干擾，尤其還有汽車大燈，這些往往影響車牌的識別效果，例如，如果車牌識別相機安裝角度掌握不好，在大燈的作用下，車牌的圖像可能會變得一團黑或一團白，為解決這個問題的通常會用到寬動態算法，增加補光燈，車牌識別相機自帶補光燈，由算法控制依據車牌局部的識別需要而控制的補光技術，區別于傳統的光敏電阻控制補光，能夠應對昏暗的環境，抓拍到清晰的圖片，進而保證識別率。

二、大角度車牌識別處理方式

轉彎和出入口較寬的停車場等大角度問題是車牌識別相機的難題，雖然能夠調整車牌識別相機的高度和角度，以減少大角度的情況，但并不是能夠完全解決這個問題，所以在車牌識別算法中做特殊處理，以便于更好的識別車牌號，車牌識別算法就增加了對畸形字符的處理等功能，使其呈現更好的識別率效果。

三、順逆光車牌識別處理方式

不同環境、不同天氣下造成的順光或者逆光的情況也時有發生，針對這一情況可以通過局部曝光、強光抑制、智能補光等智能技術調整車牌識別相機的爆光參數從而實現優異的成像自動控制。

四、雨霧天氣車牌識別處理辦法

車牌識別相機在惡劣天氣下的識別能力將接受考驗，例如：雨霧天氣的能見度較低，所以獲取的車牌圖片質量會有嚴重的衰減。那么在雨霧天車牌識別處理中圖像復原功能實現對雨霧天退化圖像場景的再現就發揮著很大的作用，其學名是圖像復原算法，只有車牌識別相機的核心算法得到充分優化，才能保證成像和識別率。除了以上提及的幾點，一些自身較差的車牌，例如污損車牌、變形車牌、粘連車牌以及傾斜車牌等也會對車牌識別相機產生一定的難度，在車牌識別算法上不斷的改進和加強，對復雜多樣的特殊環境下識別難題的積極應對，逐個攻破，確保了車牌識別系統的識別率和穩定性。