目前在智能交通和智慧停车领域，车牌识别技术得到了广泛运用，车牌识别技术是一个基于OCR的典型应用，在实际使用过程中，使用者由于缺乏对车牌识别原理的了解，往往造成在项目应用过程中或多或少出现一些问题，下面就结合自己自己多年在车牌识别领域工作的经验，分享一些在车牌识别应用过程中曾经遇到的困惑。

一、车牌识别识别率是否可以达到100%？

答案是否定的。车牌识别技术基于OCR，其中包含车牌定位、字符切分、二值化处理、字符识别等过程，车牌识别识别率依赖于两个条件：1）是算法本身的性能；2）是外部条件即图像的成像质量，其中包括图像的像素、车牌的清晰度、光线的亮度、车牌的角度等多个因素。目前市场上做车牌识别的公司很多，大多数公司在标准环境下的识别率差异并不大，但是如果外部条件不同，由于每个公司算法的侧重点不同，就会有非常大的准确率差异。

二、视频识别和图片识别的关联

视频识别是指不依赖外部触发条件，基于视频流的动态实时识别方式，算法对视频流中连续的帧图像进行识别，通过内置的算法，可将可信度最高、识别位置最好的图像结果输出，使用方式比较灵活，识别速度快，适应性强；图片识别是指通过外部触发方式，将相机抓拍到的单张图片进行识别处理，由于传输到识别模块的图片是通过外部触发方式取得的，所以必须确保触发得到的图像位置符合车牌识别要求，否则会降低识别率。

三、用于车牌识别的图像分辨率越高，识别率越准确？

答案是否定的。摄像机的拍摄位置和拍摄距离固定以后，图像分辨率越高，则车牌定位的时间就会增加，这样必然会增加车牌识别时间，另外分辨率越高，有可能会造成车牌的像素宽度增大，现在厂商对于车牌像素宽度支持一般都在最大400个像素点，如果超过这个像素范围，则车牌识别会拒绝识别，所以要结合现场环境，确定好适合的图像分辨率及车牌的像素宽度大小。