車號識別系統優選企業

車牌區域定位完成之后，由于提取出來的車牌區域內的車牌圖像可能存在傾斜現象，因此，在車牌字符分割之前，需要判斷車牌圖像是否傾斜。在車牌傾斜的情況下，需要準確的求得車牌的傾斜角度，然后把發生傾斜的車牌校正過來，為接下來的字符分割創造條件，這就是車牌的傾斜校正。常用的傾斜校正算法包括Radon變換、Hough變換。在車牌的傾斜校正完成之后，需要去除車牌的上下、左右邊界，然后才能把車牌上的字符一個個的分割出來，得到一個單獨的車牌字符圖像，為后續的車牌字符識別做好準備，即車牌的字符分割。

車牌識別應用前景廣闊

　　隨著停車場管理系統的不斷發展，車牌識別技術也開始應用于停車場。不過據調查發現，由于國內只有幾家企業專門開發針對停車場的車牌識別技術，因此目前很多停車場使用的車牌識別技術大多是從早期車牌識別技術照搬過來，而兩者在識別環境、識別角度、燈光環境、車輛行駛速度等方面的較大差異，也導致這些車牌識別系統大多都出現了“水土不服”的現象。對此不少停車場呼吁“私人訂制”的車牌識別系統。

車牌識別一體機具有優異的成像控制，可以自動跟蹤光線變化，有效抑制順光和逆光，尤其在夜間可以抑制汽車大燈的干擾，從而清晰地抓拍車牌；而對于暫時沒有車牌或者車牌嚴重破損的情況，也可實現智能通行管理；另外可脫機運行也是車牌識別一體機的獨特優勢，能有效提升車輛進出效率。

　　未來，隨著我國城市化進程發展的提速，交通壓力將更加嚴峻，因此智能化交通管理將是今后交通發展的大方向。而作為智能化交通管理體系中的重要核心，車牌識別系統也將得到進一步扶持和發展。專家預測，未來車牌識別技術將有更廣泛的應用，屆時車牌識別系統行業也將面臨大洗牌，只有擁有自主核心技術并且產品質量達標的公司才能過關，這也是車牌識別技術走向快速發展階段的必經之路

實際應用中，車牌識別系統的識別率還與牌照質量和拍攝質量密切相關。牌照質量會受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假的牌照等等；實際拍攝過程也會受到環境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌識別的識別率，也正是車牌識別系統的困難和挑戰所在。為了提高識別率，除了不斷地完善識別算法還應該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像利于識別。