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　　北方冬天的雨雪及大雾天气时有发生，在这种情况下，道路监控摄像机的清晰度就会存在很大问题，因此不少厂家设计了透雾功能。

　　高清晰但带来其它问题，智能交通系统已从标清系统逐步过渡到高清系统，高清系统的优势不言而喻，高清图片由于图片覆盖面广，可能会同时在图片中出现多个车牌的识别问题。但更为重要的是，高清数据量过大，不仅会出现处理速度过慢的问题，还会因对资源占用需求过大难以实现高清视频流识别，这些都是车牌识别系统在高清系统中面临的新问题。

　　车牌在使用几年之后，难免会出现污染和磨损等现象，而在路面上行驶的车辆也很难保证自己的车牌是干净、清洁的，因此在实际环境中，面对破损污旧的车牌，如何提高车牌识别系统的识别能力也是实际需要解决的问题。

　　针对这种情况，车牌识别系统是无法识别的，因为它仅是一项对已有图像的识别技术，并不包含有透视能力，因此如何在视频流中既有干扰又有污损的情况下定位和识别车牌，是目前车牌识别系统需要进一步完善和发展的。 要提高车牌识别系统的识别率，目前主要采用的方法是，在视频流中首先对车体进行判断，随后对车牌进行初定位，并进行判断，在对车牌进行精确定位后，通过算法对车牌进行字符和数字识别，以得到车牌的信息。但此种方式主要取决于算法的精确度，因此算法的好坏是至关重要的。