基于摄像机的智能运输系统（ITS）是汽车传感系统，交通管理系统，收集系统等的广泛类别。 它可以进一步分解为使用自动车牌识别（ALPR）或自动数字识别（ANPR）的人。

车牌识别有两个组件：

*车牌识别算法和软件 *图像采集技术（相机，光学，照明等）

这些是非常多样化的技能。 在有关流量主题的这一系列博客中，我们试图与图像获取挑战分享我们的经验。

例如，根据情况，要求可能会大不相同。 两种极端情况是在高速公路和停车场监视/自动付款上开放公路收费。 每个人都依靠ALPR，而系统规格获得必要的图像并不相同。

对于停车场应用（慢速或静止图像捕获），没有运动模糊的风险和有限的障碍物。 这转化为具有较长集成时间和最小景深的图像系统。

高速公路应用程序要棘手得多，可能会有运动模糊，场景中车牌的潜在位置是不可预测的，其他汽车可能会导致阻塞，可以使用有限的照明以免影响驾驶员的视力，并且维护很困难，并且很困难，并且 昂贵。

这转化为以下相机/图像系统要求：

*简短的整合时间 *高帧速率 *良好的传感器选择以达到必要的灵敏度 *相机上的图像处理以防止运动模糊并针对环境条件进行调整 *大的景深 *可靠的触发器 *强大的设计和制造 *整个电流路径的完整对齐

在接下来的几个月中，我们将在未来帖子中继续讨论这些主题。

图像捕获不同的ALPR方案的问题：

Source: Camera and Image Acquisition Requirements for Different ALPR Applications