隨著技術的進步，路口車牌辨識攝像機在安裝上與一般傳統監視用攝像機的安裝方式也是不一樣的，但是目前許多工程單位安裝的模式仍然和傳統安裝模式差不多，由于安裝方式不對，因此造成在專業用道路監控攝像機無法顯現出效果來。

車牌識別系統設備選購

攝像機：在設定快門速度的同時能使用自動光圈，對于車牌應用，必須要設置固定的快門速度，絕對不可以任由攝像機自己發揮。

鏡頭：最好選擇定焦鏡頭，選購前要反復確定現場攝像機的位置，保證選擇合適的焦距。定焦鏡頭容易調整，同等價格的情況下光圈更大，分辨率更高一些。

LED的補光燈：對于低成本的應用來說，利用車牌的定向反射特點幾乎是唯一的途徑(真正嚴格意義的車牌抓拍還必須有車身的圖像，要做到這一點必須采用比較復雜昂貴的補光方案。定向反射其實也就是在攝像機旁邊裝一個白光LED的照明器。要確認是否有視頻同步脈沖功能，而且要確定發光的角度，這個角度同樣取決于你的攝像機的位置。

車牌辨識系統能否發揮最大效用，除了軟件技術攝像機選擇好壞有關外，與其現場安裝施工能力有很大的關系。使用者可要求廠商至現場勘查后，提出建置規劃方案，先評估應該架設的地點、攝影機架設角度、是否需要架設輔助光源等，再提出報價，會造成在專業用道路監控攝像機無法顯現出效果。因此除了攝像機本身的差異外，安裝攝像機需要對監試區域范圍的了解，車牌在整個畫面中出現的位置，在安裝的角度和高度都有講究。

車牌識別系統設備工程施工

正在施工中

1、影像監控區域距離攝像機架設位置距離大約30M~50M位置。

2、攝像機架設高度大約2.8M，如果架設高度越高離影像監控區域距離必須拉遠，因為相關攝像機的取像俯角不能太大(大約15度)。

3、使用鏡頭時務必要注意一般路口監控使用的鏡頭有兩種規格6~60&10~100MM

4、取像的角度要盡量將車牌及汽車的位置放大而不要將旁邊的景物帶入屏幕內避免曝光效果過大或是造成車牌不清楚

5、如果夜間使用紅外線(IR)功率一定要大，因為汽車的車燈也屬于紅外線光譜的一種，要避免曝光效應只有將IR的功率加大發揮IR的功效。

選配誤區

車牌抓拍跟低照度毫無關系。車牌抓拍的實質是在一千分之一秒的時間內用補光照明或強光抑制技術壓倒汽車的大燈，這才是獲得最佳圖像效果的途徑。

號碼識別

為了進行車牌識別，需要以下幾個基本的步驟：

1) 牌照定位，定位圖片中的牌照位置；

2) 牌照字符分割，把牌照中的字符分割出來；

3) 牌照字符識別，把分割好的字符進行識別，最終組成牌照號碼。

車牌識別過程中，牌照顏色的識別依據算法不同，可能在上述不同步驟實現，通常與車牌識別互相配合、互相驗證。

1) 牌照定位

自然環境下，汽車圖像背景復雜、光照不均勻，如何在自然背景中準確地確定牌照區域是整個識別過程的關鍵。首先對采集到的視頻圖像進行大范圍相關搜索，找到符合汽車牌照特征的若干區域作為候選區，然后對這些侯選區域做進一步分析、評判，最后選定一個最佳的區域作為牌照區域，并將其從圖像中分離出來。

2) 牌照字符分割

完成牌照區域的定位后，再將牌照區域分割成單個字符，然后進行識別。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內的間隙處取得局部最小值的附近，并且這個位置應滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對復雜環境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。

3) 牌照字符識別方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神經網絡算法。基于模板匹配算法首先將分割后的字符二值化并將其尺寸大小縮放為字符數據庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，選擇最佳匹配作為結果。基于人工神經網絡的算法有兩種：一種是先對字符進行特征提取，然后用所獲得特征來訓練神經網絡分配器；另一種方法是直接把圖像輸入網絡，由網絡自動實現特征提取直至識別出結果。

實際應用中，車牌識別系統的識別率還與牌照質量和拍攝質量密切相關。牌照質量會受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；實際拍攝過程也會受到環境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌識別的識別率，也正是車牌識別系統的困難和挑戰所在。為了提高識別率，除了不斷地完善識別算法還應該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像最利于識別。