車牌號識別系統的行業須知「在線咨詢」

隨著行業的發展，市場各式各樣的需求，市場對車牌識別系統(車牌識別系統)的需求越來越廣泛，主要分為：軟件識別和硬件識別。通過車牌號碼的自動識別、自動登陸、自動對比，系統可以實現自動開閘、自動計費、自動驗證用戶車輛身份、自動區分內外部車輛、自動計算車位數、自動報警等諸多智能化功能。軟件識別：顯而易見詞義能理解出來是通過軟件對車牌號碼進行的，通過在電腦上安裝一個配套的車牌識別軟件，對抓拍的圖片進行識別處理。其工作方式是通過攝像機連續抓拍多張照片，選擇其中較為清晰的一張，然后通過電腦軟件進行字符處理，實現號牌識別的。

觸發識別方式：

       硬識別系統：地感和視頻觸發可選，不需增加檢測設備，無需破壞地面或增加工程，24小時采集圖像。

       軟識別系統：地感、紅外等外設車輛檢測設備觸發；需要一定的工程量。

        硬識別系統：采用智能模糊點陣識別算法，準確率更高，識別率大于99.70%。很少需要人工干預。

       軟識別系統：OCR/字型拓撲結構識別算法，會頻繁出現誤識別情況，準確率低于90%。需要人工不斷輸入糾正后的號牌。

逆光場景下識別效果圖

對于因車輛運行而形成的大角度，個別廠家的車牌識別系統對于此種情況的處理效果并不理想，該問題在有轉彎和出入口較寬的停車場顯得尤為明顯，當然通過對車牌識別攝像機的高度和角度的控制，可以減少大角度的弧度，但是并不能完全解決這個問題，還得加上算法識別，大禾車牌識別算法增加對變形字符的識別處理，專門針對這個問題做特別處理，再加上局部曝光功能，在識別大角度下的車牌效果更好。

縱觀如今的車牌識別市場，硬件在逐步同質化，算法的優劣成為各大廠家競爭的核心。目前，基于深度學習的車牌識別系統逐漸成為行業發展趨勢。那么深度學習算法具體是指什么呢，這種算法又有何優勢呢?下面讓筆者一一為您解析。

不同光照條件對識別效果影響很大。比如天氣狀況不同，車牌在晴天和陰雨、下雪天氣視覺上是不一樣的，晴天車牌圖片一般都較為清晰，但是強烈光照會帶來局部反光過強的問題，陰雨天氣圖片昏暗模糊，下雪則有可能覆蓋車牌的某些區域;另外即使在同一天由于陽光顏色的變化也會影響成像質量。車牌本身種類較多，形狀、顏色、尺寸等都各有不同，而且，拍攝點的距離不同、拍攝角度不同都會影響到終車牌在圖片中的呈現姿態和外觀。