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發布時間:2020-07-19 11:44  





車牌識別系統常見問題
車牌識別系統常用于停車場、路口監控等,而此系統重要的組成部分就是車牌識別模塊。不管是什么樣子的設備,都有可能出現一些問題,當然車牌自動識別系統也是如此,那么車牌自動識別系統出了問題如何解決呢?
車牌識別系統常見問題:
感光部件對外部環境的處理:環境是影響車牌識別的主要因素,在采集車輛圖像時,由于環境光線變化劇烈,白天光較強、夜間較弱,面光與背光不同,上午和下午的光照方向也不一樣,抓拍圖像時受環境光線影響較大,車速過高、采集設備的動態范圍等都使成像質量難以得到有效保證。當識別算法認為車牌達到了蕞佳成像位置時系統觸發系統開始拍攝,這對觸發設備的可靠性和響應速度都有較高的要求。所以要解決環境造成識別率低下的問題,還要靠攝像機的感光部件對外部環境的處理。該系統對現場環境以及調試質量要求極高,在諸多環境不樂觀的場合都不適用,設備的擺放頗為重要。
對圖像預處理:車牌定位之前一般要對圖像做預處理,然后再進行車牌的定位、分割、識別等部分。由于得到的車牌圖像可能含有較多噪聲,或圖像對比度不強、車牌被部分遮擋、車牌處出現污點、變臟、模糊退色、有其它字符區域干擾、以及出現因運動產生的圖像模糊失真等情況,所以定位算法實現起來有較多困難。對于字符分割,則可能存在光照不均、污跡嚴重、車牌傾斜、對比度小、牌照退色、牌照字符粘連等不利因素,這樣就需要研發與之適應的算法。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。如算法能適應各種復雜環境和有噪聲、車牌遮擋、車牌傾斜等狀況的話,那就可以大大提高車牌識別的概率。

一個車牌識別系統的后臺管理體系,決定了這個車牌識別系統是否好用。必須清楚地認識到重要的一點是識別率達到100%是不可能的,因為車牌照污損、模糊、遮擋,或者天氣也許很糟(下雪﹑冰雹﹑大霧等等)。車牌識別系統后臺管理系統一個車牌識別系統的后臺管理體系,決定了這個車牌識別系統是否好用。后臺管理體系的功能應該包括:
1、識別結果和車輛圖像數據的可靠存儲,當多功能的系統操作使得網絡出差錯時能保護圖像數據不會丟失,同時便于事后人工排查;
2、有效的自動比對和查詢技術,被識別的車牌照號碼要同數據庫中成千上萬的車牌號碼自動比對和提示報警,如果車牌照號碼沒有被正確讀取時就要采用模糊查詢技術才能得出相對“蕞佳”的比對結果;
3、一個好的車牌識別系統對于聯網運行,還需要提供實時通信、網絡安全、遠程維護、動態數據交換、數據庫自動更新、硬件參數設置、系統故障診斷。
車牌識別系統能夠將運動中的汽車牌照從復雜背景中提取并識別出來,通過精度的車牌識別設備、車道閘機和LED語音顯示系統等共同組成,可以進行特征提取、圖像預處理、車牌字符識別,識別車輛牌號、顏色等信息,能夠有效的提高車輛通行效率,準確記錄統計收費信息。在停車場管理中,車牌識別技術也是識別車輛身份的主要手段。車牌識別系統是一項利用車輛的動態視頻或靜態圖像進行牌照號碼、牌照顏色自動識別的模式識別技術。
實現停車場出入口收費管理、車輛出入管理、自動放行、牌照號碼自動登記、公路收費管理等等功能。對于維護交通安全和城市治安,防止交通堵塞,實現交通全自動化管理有著現實的意義。
