多帧融合能大幅提升车牌识别的准确性和稳定性，应对单帧识别的各类缺陷。

　　核心原因

　　弥补单帧图像的缺陷：单帧可能因遮挡、模糊、光照过强/过暗等出现信息缺失，多帧可互补关键细节。

　　过滤噪声与误检：单帧易受雨雾、阴影、摄像头干扰产生误识别，多帧投票机制能剔除异常结果。

　　提升运动场景适配：车辆行驶时可能出现模糊、倾斜，多帧叠加可还原清晰、正置的车牌形态。

　　核心结论：多帧融合技术主要应用于单帧识别易失效的复杂场景，覆盖动态、恶劣环境及特殊车牌等核心场景。

　　1.动态行驶场景

　　车辆高速通过路口、收费站时，单帧易因运动模糊丢失字符细节，多帧叠加可还原清晰车牌。

　　车辆转弯、变道时车牌倾斜/变形，多帧融合能校准角度、补全残缺字符。

　　2.恶劣环境场景

　　雨、雪、雾天气导致图像模糊，多帧互补过滤水汽干扰，提取有效字符信息。

　　强光直射（逆光/侧光）或夜间弱光环境，单帧易过曝/欠曝，多帧融合平衡亮度，保留车牌对比度。

　　沙尘、扬尘或路面污渍遮挡车牌局部，多帧交叉验证可拼接完整车牌信息。

　　3.特殊车牌与安装场景

　　老旧车牌、污损车牌（字符磨损/褪色），单帧难识别残缺字符，多帧累计特征提升识别率。

　　车牌安装偏移、倾斜，或被保险杠、装饰件部分遮挡，多帧融合修正位置、补全遮挡区域。

　　4.复杂拍摄场景

　　摄像头抖动（如车载移动拍摄）导致单帧画面偏移，多帧对齐后可稳定提取车牌。

　　多车辆密集通行（如拥堵路段），单帧易混淆相邻车牌，多帧跟踪锁定目标车牌，避免误匹配。