車牌識別系統廠家高性價比的選擇

目前，車牌識別停車場系統管理車輛的模式有三種：嚴進嚴出、嚴進寬出、寬進寬出。

　　嚴進嚴出就是在停車場出入口處只對授權的車輛進行放行，其他外來車輛無論是在入口處還是出口處一律都要人工來進行管理;

　　嚴進寬出即在入口處對授權的車輛進行自動進入停車場，而對外來車輛則有管理員進行判定，在出口處，對所有車輛道閘均可開閘;寬進寬出很明顯就是對所有車輛都可以在出入口進行出入，而車牌識別停車場系統的目的就是保障進出車輛的停放安全，方便后續的視頻監控查詢。

但是火眼在大角度場景下的優勢不容忽視，眾所周知，現在市面上的車牌識別產品大多采用外設觸發方式，基于圖像進行識別的技術，對運動狀態或靜止狀態車輛的車牌號碼進行非接觸性信息采集并實時智能識別。所以要優化車牌識別產品在極端環境下的識別表現，就必須從算法著手進行改良。　為解答這一疑惑，筆者特意走訪了成都臻識科技發展有限公司(以下簡稱“臻識科技”)，對其在極端環境下的算法研發進行詳細了解。

為增強算法的魯棒性，縮小多環境和正常環境下識別效果的距離，臻識科技于2016年7月發布車牌識別一體機2.0版本，并對其算法做出了更加深入的改進，在原嵌入式神經網絡算法的基礎上對各極端場景車牌識別進行了優化提升。

對于多環境而言差異是由于自然光變化而引起的車牌識別成像效果變差，而不同場景下成像效果的影響因素各不相同：

　　雨霧天氣能見度較低，獲取的車牌圖片質量會有嚴重的退化，因此車牌識別系統必須實現圖像復原功能，即采用圖像復原算法對雨霧天退化圖像實現場景的再現。

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。