車牌識別系統廠家歡迎來電 臨沂大禾信息技術

近年來，私人汽車擁有量的持續提升帶動了停車場電子收費系統的蓬勃發展。車牌識別作為整個停車場電子收費系統的計量基礎，日新月異，快速革新。隨著智能車牌識別系統逐漸發展成熟，因其適用更為廣泛、基礎建設要求更低、成本更為低廉等優勢一步步取代原有的卡介質收費體系。但目前全國停車場建設情況水平參差不齊，多數采用露天出入口，光影情況復雜，更兼以車輛運行形成車牌大角度等因素，使得車牌識別難度加劇，如何提端場景下的車牌識別率成為業內一直全力攻克的難點。

為了了解車牌識別系統在極端環境下識別率發展現狀，筆者選取了市場上幾家銷量口碑較好的車牌識別系統，并在大角度情況的應用場景下進行試驗測試，比較分析不同系統的識別效果。

主要品牌大角度場景下識別率對比表

（試驗相關信息：藍牌，角度45度，樣本量500個，均使用各產品版本。）

　　綜合而較，產品1(大禾車牌識別一體機)在大角度極端場景下的識別表現更為出眾。當然由此論斷大禾在各種極端場景下的識別表現更為，或見微知著，或管中窺豹。

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。