人工智能应用-机器视觉：车牌识别（2）

一、车牌识别的难点

车牌是一种高度结构化的图像：(1) 固定的长度或字符数量；(2) 统一的字体与版式；(3) 统一或可辨别的背景颜色标准。

例如，中国车牌通常由一个汉字加字母数字的组合：“京 A12345”中，“京”代表北京，“A”表示地区代号，后 5 位为序列号；新能源车辆使用绿色车牌，号码结构略有不同，如“京AD12345”，其中“D”代表新能源类型。

英国车牌拥有“地区代码 + 年份 + 序列号”的格式，例如“AB12 CDE”中，AB 代表地区代码，12 表示注册年份，后 3 位为序列号。

美国车牌在不同州会有更灵活的编码与个性化设计。

正因为有这些“统一标准”，算法更容易定位并识别出车牌。然而，实际环境中仍存在各种挑战：

（1）光照变化（如白天、夜间、逆光）导致拍摄质量下降；

（2）车辆高速行驶带来的运动模糊；

（3）车牌污损或被泥水、灰尘部分覆盖；

（4）车牌在图像中出现大角度倾斜或变形。

这些因素都会影响识别准确率。