烏魯木齊破胎器廠家概述車牌識別技術引領停車設備新未來。在計算機視覺越來越發(fā)達的今天，車牌識別技術發(fā)展迅速，出現(xiàn)了很多較為實用的產(chǎn)品，主要用于在高速公路收費、城市卡口、城市道路監(jiān)控點和海關等都有較廣的應用。已有的車牌識別系統(tǒng)普遍存在全天候識別率并不穩(wěn)定等問題，有關動態(tài)車輛的識別、外界惡劣條件的影響及車牌質量大幅度退化等情況的研究工作還做得較少，車牌識別系統(tǒng)的后臺管理也沒有得到較多的關注，系統(tǒng)應用較為單一，識別算法不夠成熟。

從環(huán)境等客觀因素來說，在采集車輛圖像時，由于環(huán)境光線變化劇烈，白天光較強、夜間較弱，面光與背光行駛不同，上午和下午的光照方向也不一樣，抓拍圖像時受環(huán)境光線影響較大，車速過高、采集設備動態(tài)范圍和分辨率不夠也會使成像質量難以得到保證。對于地感線圈觸發(fā)的情況來說，當認為車牌達到了最佳成像位置時系統(tǒng)觸發(fā)系統(tǒng)開始拍攝，這對觸發(fā)設備的可靠性和響應速度都有較高的要求。另外由于成像系統(tǒng)的鏡頭景深有限，只有在預定位置附近才能夠清晰成像，所以需要觸發(fā)系統(tǒng)定位準確，才能保證圖像質量。

從算法上來說，車牌定位之前一般要對圖像做預處理，然后再進行定位、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(xiàn)污點、變臟，筆跡模糊退色，有其它字符區(qū)域干擾，以及出現(xiàn)因運動產(chǎn)生的圖像模糊失真等情況，所以定位算法實現(xiàn)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，需要研發(fā)與之適應的算法。而字符識別算法上，由于漢字筆畫復雜，所以要求圖像有更高的分辨率，系統(tǒng)有很高的采集和處理速度，才能達到實時處理的要求。算法的簡捷、實用、高效率往往和算法速度形成沖突。

此外我國的車輛牌照復雜種類繁多，有機動車牌、農機車牌、公安交警車牌、軍車牌，領事館牌照等多種類型，并且我國牌照，尤其是貨運車牌照質量較差，安裝不規(guī)范，這些問題對于車輛牌照的識別都是很大的考驗。

以上這些問題都是車牌識別系統(tǒng)中的要點和難點，雖然現(xiàn)有的車牌識別產(chǎn)品

引領停車管理新概念

已經(jīng)實現(xiàn)了較多的功能，然而由于以上因素的影響，實際的車牌識別率并不能達到系統(tǒng)標明的水準。國內車牌識別方面的論文大部分都是針對的是理想條件的車牌識別，對于傾斜度較大、實際環(huán)境復雜、光照條件差、車牌字符模糊的情況都沒有較好的解決辦法。怎樣提高現(xiàn)有算法的速度和準確率，如何利用車牌的彩色信息進行車牌識別，一幅圖像中多個車牌的情況怎樣識別，怎樣滿足系統(tǒng)的實時性要求等，這些都是車牌識別亟待研究和解決的問題。

車牌的自動識別是計算機視覺、圖像處理與模式識別技術在智能交通領域應用的重要研究課題之一，是實現(xiàn)交通管理智能化的重要環(huán)節(jié)，目前發(fā)達國家LPR系統(tǒng)在實際交通系統(tǒng)中已成功應用，而我國的開發(fā)應用進展緩慢，基本停留在實驗室階段，隨著車牌識別技術的發(fā)展與成熟、牌照的變化和智能交通需求的增長，將會有更多此方面的研究，而車牌識別系統(tǒng)的識別速度和識別率也有待進一步提高。

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