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車牌識別技術是利用計算機等輔助設備車輛的圖像，從而進行的自動識別，目前已被廣泛應用于高速公路收費站、治安卡口及各大停車場出入口等地，成為智能交通的重要組成部分。

      車牌識別技術采用先進的圖像處理模式和人工智能技術，在圖像中找到車牌的位置，提取出組成車牌號碼的全部字符圖像，再識別出車牌的文字、字母和數字，輸出車牌的真實號碼。

從車牌識別發展過程來看，車牌識別技術在應用中所要面臨兩個方面的挑戰。

　　1、人為挑戰：車速、車牌對車牌識別的挑戰

　　道路監控同時也面臨另一不可控制的因素——行駛車輛的速度不一。即使在一般道路上，依據不同駕駛的駕駛習慣，時速差距往往可以達到30公里，甚至40公里;而當車速過快時，往往也會產生拖影的問題。因此攝像機的快門速度和幀率必須趕上車輛的快速移動，才能掌握車輛的細節以及車牌號碼，再讓辨識系統進行辨認。

　　除了車速難以掌控以外，車牌的不統一性也是令各家監控廠商的問題。不論是英文字母的字數不同，或是各式排列不一的組合方式，皆增加了辨識系統的負擔;更甚者，許多駕駛未能維持車牌的干凈度，時常會有污漬遮蔽號碼或是破損的問題，辨識難度不言可喻。故在各種嚴苛條件的綜合下，道路監控與車牌辨識相對門坎比一般環境來得具挑戰性。

周圍1米范圍內不能有超過220V的供電線路。

制作多個線圈時，線圈與線圈之間的距離要大于2米，否則會互相干擾。

在四個角上進行45度倒角，并打磨光滑防止尖角破壞線圈電纜。

應事先計算好線纜長度并預留足夠余量(包括線圈引出線)，嚴禁在線圈鋪設中間有中間接頭，線纜不得有破皮、斷裂等

走線盡可能在槽底，并且線纜排列有序，而不應出現交叉、重疊等現象

線圈到“地感處理器”的引出線，應按20周/每米進行扭絞，且該引出線到地感處理器間的距離應盡可能短(如該端引線過長，將導致地感靈敏度降低)，建議該段在1米以內，大不要超過5米

，在開發 LPR 算法之前，要確定算法的目的和要求。LPR 算法的終目的是識別車輛的車牌號碼，所以識別正確率自然是系統設計中應該首要考慮的因素。影響識別正確率的因素有很多，主要的有以下幾點：一是定位的準確性;二是識別前字符的預處理;三是字符識別的算法。為了提高識別正確率，需要對現有的車牌字符識別算法進行改進，在后面的章節中會有詳細的介紹。

　　其次，LPR 算法在工作時需要實時處理交通流量信息，所以系統的工作效率——即識別時間也是系統設計時必須要考慮的因素，一般要求在 1s 內能夠完成識別，這就要求識別算法的復雜度、運算量不能太大。

　　除了算法識別正確率和識別時間外，算法軟件的操作界面應盡量簡單、友好，還要考慮系統的無故障運行時間，系統體積的大小等因素。，算法設計要面向現場、面向終端客戶的需求，考慮到 LPR 系統在戶外工作，所以要克服外面環境的復雜性及光照條件的變化，設計出一套適應性較強的算法。