自上世纪90年代开始，国外的许多国家就对车牌字符识别做了大量的研究。通常情况下研究的流程是先对一幅车牌图像进行分析，再对车牌信息进行提取，最后在确定汽车牌照信息。在已经研发的应用中，识别字符的算法一般分为两种，一种是采用模糊的数学理论，另外一种是采用神经元网络。但外界复杂的环境一般对车牌字符识别结果影响较大。国外进行的相关研究有基于扫描行高频分析的方法以及类字符分析的方法等。为了提高采集图片的质量，国内外已经开始采用红外照明的摄像设备以及融入了特殊功能的传感器，这大大提高了识别率，不过这些设备的投入往往需要大量的资本，目前还没有得到有效地推广。82802

我国的汽车车牌种类多，实际情况复杂，不同于外国理想的图像采集环境和规范的车牌格式，我国车牌格式不规范，不同部门不同类型的汽车有着不同的颜色、大小以及规格，所以车牌颜色也比较多，字符位数也不一致，这对识别分析处理造成了许多干扰。目前许多学者根据各种复杂的实际情况提出了针对性的解决方案，取得了良好的效果。论文网

目前已有的系统仍有很大的局限性，也没有一个系统能够做到对车牌信息准确无误地获取。在实际情况中，获取的车牌图像难免会受到许多干扰因素的影响，诸如：车牌字符与车身背景颜色差异不明显车牌难以提取、车牌存在污迹、车牌安装歪斜、图像获取时由于设备与车牌存在一定角度导致获取图像倾斜等等，以上每一个因素都可能会导致该系统不能自动输出准确的车牌字符信息。

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