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针对车牌识别痛点,厂家需攻克哪些技术难题

摘要:随着人们生活水平的提高,车辆的不断增加,智能交通已经成为衡量一个城市发展的重要指标。车牌识别,已经成为我们生活中不可或缺的一部分。越来越多的场所开始考虑安装停车场系统设备,保障停车安全。然而,目前的车牌识别系统在技术上还存在着一些难题,如,识别率不高、识别不稳定、夜间识别效果差、识别速度慢等,这些都是行业厂家亟待解决的关键问题,唯有突破这些技术上的难题,中国的智能交通建设才能得到更进一步的发展。

       随着人们生活水平的提高,车辆的不断增加,智能交通已经成为衡量一个城市发展的重要指标。车牌识别,已经成为我们生活中不可或缺的一部分。越来越多的场所开始考虑安装停车场系统设备,保障停车安全。然而,目前的车牌识别系统在技术上还存在着一些难题,如,识别率不高、识别不稳定、夜间识别效果差、识别速度慢等,这些都是行业厂家亟待解决的关键问题,唯有突破这些技术上的难题,中国的智能交通建设才能得到更进一步的发展。

电竞车牌识别一体机

       车辆号牌是车辆唯一身份证,它的特殊性与重要性决定车牌识别系统成为城市智能交通管理系统中不可或缺的重要组成部分,车牌识别系统是以图像处理、模式识别等技术为基础的智能识别系统,通过摄像机所拍摄道路上行驶的车辆图像进行车牌号码的识别。传统的车牌识别过程涉及:车辆检测——图像采集——预处理——车牌定位——字符分割——字符识别——结果输出。这个识别过程的任何一个环节出现问题都会影响识别效果,影响停车体验。

       下面就车牌识别系统面临的一些难题做一个简单的介绍:
 
       从环境等客观因素来说,在采集车辆图像时,由于环境光线变化剧烈,白天光较强、夜间较弱,面光与背光行驶不同,上午和下午的光照方向也不一样,抓拍图像时受环境光线影响较大,车速过高、采集设备动态范围和分辨率不够也会使成像质量难以得到保证。对于地感线圈触发的情况来说,当认为车牌达到了最佳成像位置时系统触发系统开始拍摄,这对触发设备的可靠性和响应速度都有较高的要求。另外由于成像系统的镜头景深有限,只有在预定位置附近才能够清晰成像,所以需要触发系统定位准确,才能保证图像质量。

       从算法上来说,车牌定位之前一般要对图像做预处理,然后再进行定位、分割、识别等部分。由于得到的车牌图像可能含有较多噪声,或图像对比度不强,车牌被部分遮挡,车牌处出现污点、变脏,笔迹模糊退色,有其它字符区域干扰,以及出现因运动产生的图像模糊失真等情况,所以定位算法实现起来有较多困难。对于字符分割,则可能存在光照不均、污迹严重、车牌倾斜、对比度小、牌照退色、牌照字符粘连等不利因素,需要研发与之适应的算法。而字符识别算法上,由于汉字笔画复杂,所以要求图像有更高的分辨率,系统有很高的采集和处理速度,才能达到实时处理的要求。算法的简捷、实用、高效率往往和算法速度形成冲突。

       此外我国的车辆牌照复杂种类繁多,有机动车牌、农机车牌、公安交警车牌、军车牌,领事馆牌照等多种类型,并且我国牌照,尤其是货运车牌照质量较差,安装不规范,这些问题对于车辆牌照的识别都是很大的考验。

       电竞菠菜网,作为业内优秀的停车场设备供应厂商,其推出的车牌识别一体机具有安装、维护方便,识别准确度高等特点,补光灯基于图像分析算法进行控制,避免了传统基于光敏电阻补光的不稳定性,大大提高了车牌识别率。


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