车牌识别系统的当下痛点
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车牌识别系统的当下痛点

发布时间:2019-12-12 16:23:00     阅读量:50
摘要:随着人们生活水平在提高,车辆也在不断增加,智能交通已成为衡量一个城市发展的重要指标。车牌识别成为我们生活中不可或缺的一部分。越来越多的场所都开始考虑安装停车场系统设备

随着人们生活水平在提高,车辆也在不断增加,智能交通已成为衡量一个城市发展的重要指标。车牌识别成为我们生活中不可或缺的一部分。越来越多的场所都开始考虑安装停车场系统设备,保障停车安全。但现在的车牌识别系统在技术上还存在着一些难题,比如识别率不高、识别不稳定、夜间识别效果差、识别速度慢等,这都是行业厂家亟待解决的问题。

 

在采集车辆图像的时候,由于环境光线变化过于剧烈,白天光较强、夜间较弱,面光与背光行驶又不同,上午和下午的光照方向也是不一样,在抓拍图像时受环境光线影响较大,车速过快、采集设备动态范围和识别率不够会使成像质量难低。对于地感线圈触发的这种情况来说,当车牌达到了最佳成像位置时系统触发系统开始拍摄,这对触发设备的可靠性和响应速度都有较高要求。

 

    

车牌定位之前要对图像做预处理,然后再进行定位、分割、识别等操作。得到的车牌图像会有较多噪声、图像对比度不强,车牌被部分遮挡,车牌处出现污点、变脏,笔迹褪色等现象,有其它字符区域干扰以及出现因运动产生的图像模糊失真等情况,所以定位算法要实现起来有困难

对于字符分割,它可能存在光照不均、污迹严重、车牌倾斜、对比度小、牌照退色、牌照字符粘连等不利因素,需要研发与之适相应的算法。而字符识别算法上,由于汉字笔画复杂,要求图像有更高的分辨率,系统有很高的采集和处理速度才能达到实时处理的要求。算法的简捷、实用、高效率往往会和算法速度形成冲突。


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