淮北小區(qū)車牌識別系統(tǒng)廠商服務放心可靠 一路機電車牌識別技術(shù)

車別識別系統(tǒng)如何在較差的環(huán)境中工作？

以下我們就來看看在較差的環(huán)境中，車牌識別系統(tǒng)是怎樣工作的：

一、夜間車牌識別處理方式夜間多是一些路燈、室內(nèi)透光等較為復雜的光線，對車牌識別相機造成很大的干擾，尤其還有汽車大燈，這些往往影響車牌的識別效果，例如，如果車牌識別相機安裝角度掌握不好，在大燈的作用下，車牌的圖像可能會變得一團黑或一團白，為解決這個問題的通常會用到寬動態(tài)算法，增加補光燈，車牌識別相機自帶補光燈，由算法控制依據(jù)車牌局部的識別需要而控制的補光技術(shù)，區(qū)別于傳統(tǒng)的光敏電阻控制補光，能夠應對昏暗的環(huán)境，抓拍到清晰的圖片，進而保證識別率。在車牌識別系統(tǒng)中，由于車牌污染、背景復雜、光照不均勻、車牌發(fā)生傾斜、邊框影響以及間隔符等因素影響，很難找到一種普遍使用的分割方法。

二、大角度車牌識別處理方式轉(zhuǎn)彎和出入口較寬的停車場等大角度問題是車牌識別相機的難題，雖然能夠調(diào)整車牌識別相機的高度和角度，以減少大角度的情況，但并不是能夠完全解決這個問題，所以在車牌識別算法中做特殊處理，以便于更好的識別車牌號，車牌識別算法就增加了對畸形字符的處理等功能，使其呈現(xiàn)更好的識別率效果。車牌識別系統(tǒng)采用的識別模式常見的有三種：視頻流識別模式、地感線圈識別模式、視頻流 地感識別模式。

三、順逆光車牌識別處理方式不同環(huán)境、不同天氣下造成的順光或者逆光的情況也時有發(fā)生，針對這一情況可以通過局部曝光、強光抑制、智能補光等智能技術(shù)調(diào)整車牌識別相機的爆光參數(shù)從而實現(xiàn)優(yōu)異的成像自動控制。

四、雨霧天氣車牌識別處理辦法車牌識別相機在惡劣天氣下的識別能力將接受考驗，例如：雨霧天氣的能見度較低，所以獲取的車牌圖片質(zhì)量會有嚴重的衰減。車牌區(qū)域定位完成之后，由于提取出來的車牌區(qū)域內(nèi)的車牌圖像可能存在傾斜現(xiàn)象，因此，在車牌字符分割之前，需要判斷車牌圖像是否傾斜。那么在雨霧天車牌識別處理中圖像復原功能實現(xiàn)對雨霧天退化圖像場景的再現(xiàn)就發(fā)揮著很大的作用，其學名是圖像復原算法，只有車牌識別相機的核心算法得到充分優(yōu)化，才能保證成像和識別率。

除了以上提及的幾點，一些自身較差的車牌，例如污損車牌、變形車牌、粘連車牌以及傾斜車牌等也會對車牌識別相機產(chǎn)生一定的難度，在車牌識別算法上不斷的改進和加強，對復雜多樣的特殊環(huán)境下識別難題的積極應對，逐個攻破，確保了車牌識別系統(tǒng)的識別率和穩(wěn)定性。中國現(xiàn)在的云平臺停車，物聯(lián)網(wǎng)停車，無感支付停車都已經(jīng)讓世界驚嘆了。

什么是車牌識別？

車牌識別技術(shù)是指對攝像機所拍攝的車輛圖像或視頻序列，經(jīng)過機器視覺、圖像處理和模式識別等算法處理后自動讀取車牌號碼、車牌類型、車牌顏色等信息的技術(shù)，是人工智能技術(shù)中重要的分支。它的硬件基礎包括觸發(fā)設備、攝像設備、照明設備、圖像采集設備、識別車牌號碼的處理機，其軟件核心包括車牌定位、字符分割、字符識別等算法。車牌字符分割就是對已經(jīng)定位出的車牌區(qū)域內(nèi)的車牌字符進行分割，從而獲取車牌上的字符，是車牌字符識別的前提和準備。目前已經(jīng)被廣泛應用于智能交通系統(tǒng)的各種場合，像公路收費、停車管理、稱重系統(tǒng)、交通誘導、公路稽查、車輛調(diào)度、車輛檢測等。對于維護交通安全和城市治安，防止交通堵塞，實現(xiàn)交通全自動化管理有著現(xiàn)實的意義。

車牌識別的原理

車牌識別是基于圖像分割和圖像識別理論，對含有車輛號牌的圖像進行分析處理，從而確定牌照在圖像中的位置，并進一步提取和識別出文本字符。

一個典型的車牌識別處理過程包括：圖像采集、圖像預處理、車牌定位、字符分割、字符識別及結(jié)果輸出等處理過程。各個處理過程相輔相成，每個處理過程均須保證其和較高的抗干擾能力，只有這樣才能保證識別功能達到滿意的功能品質(zhì)。

車牌識別系統(tǒng)的實現(xiàn)方式主要分兩種，一種為靜態(tài)圖像識別，另一種為動態(tài)視頻流識別。車牌識別技術(shù)結(jié)合電子不停車收費系統(tǒng)（ETC）識別車輛，過往車輛通過道口時無須停車，即能夠?qū)崿F(xiàn)車輛身份自動識別、自動收費。靜態(tài)圖像識別受限于圖像質(zhì)量、車牌污損度、車牌傾斜度等因素。動態(tài)視頻流識別則需要更快的識別速度，受限于處理器的性能指標，特別是在移動終端實現(xiàn)車牌實時識別需要更多性能優(yōu)化。