车牌识别系统的特色功能是从过往的车辆里设置提取其车辆的唯一车牌号码进行识别，而抓拍到的图片因外在环境相对较为复杂，使得提取出车牌号码的速度、清晰度以及准确度受其影响很大。通常把环境干扰因素大致分为电子警察、道路卡口和停车场等，为了提高识别率，于是从算法层对不同场景做了针对性处理。随着车辆的增多停车成了一大难题，因此停车场非常有发展前景，火眼臻睛车牌识别专门针对停车场研发的嵌入式车牌识别算法在大角度、车辆匹配率等方面做的效果在行业内较为领先，下面就针对车牌识别系统在停车场里几个较为特别的应用场景做一些梳理。 一、车牌识别系统大角度识别 相较于电子警察等场景，大角度下的识别这一点是停车场与其它场景的最大区别， 也是停车场环境下车牌识别技术的最大瓶颈所在。 车牌识别系统在停车场大角度下难以抓拍到常规比例下的矩形车牌， 大角度带来的车牌成像变形是车牌识别公认的技术难点之一，难点在于(一)车牌定位难;由于车牌识别摄像机拍摄的角度，得到的车牌图像往往不是呈矩形的，因此必须先作仿射形变，将其校正为矩形图像。所以想从这样复杂的外在环境中提取车牌不是一件易事。(二)图像矫正的难度更大;图像矫正采用对模糊图像进行方向性的高通滤波(方向微分)的方法来判定运动模糊方向。然后利用相关原理，计算模糊的尺度。 二、车牌识别系统识别速度与大像素之间的矛盾 车牌对车牌识别摄像机来说，越远，像素越小，越近像素越大。停车场相较于其他场景来说车道较短，而现在的车牌识别系统的识别是实时的，想在保证识别速度的情况下，支持大像素宽度车牌的识别，这是一对典型的矛盾。通常车牌像素宽度过大，识别速度必然就慢，识别速度要快，就要求车牌像素宽度在一定范围之内。