車牌辨認系統(tǒng)的順應性急需增強
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目前我國的車牌辨認產(chǎn)品都請求所辨認的車牌大小固定，而對過大和過小的車牌普通都不能辨認。這樣就形成對視頻觸發(fā)的狀況下局部車牌無法被辨認的問題。此外，在有些現(xiàn)場環(huán)境中，由于受外界條件的影響，無法將相機架設在位置，會形成圖片中車牌不同水平的偏移。
車牌識別感光部件對外部環(huán)境的處置
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環(huán)境是影響車牌辨認的主要要素，在采集車輛圖像時，由于環(huán)境光線變化猛烈，白晝光較強、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(huán)境光線影響較大，車速過高、采集設備的動態(tài)范圍等都使成像質(zhì)量難以得到有效。當辨認算法以為車牌到達了成像位置時系統(tǒng)觸發(fā)系統(tǒng)開端拍攝，這對觸發(fā)設備的牢靠性和響應速度都有較高的請求。所以要處理環(huán)境形成辨認率低下的問題，還要靠攝像機的感光部件對外部環(huán)境的處置。
字符分割
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定位出車牌區(qū)域后，由于并不知道車牌中總共有幾個字符、字符間的位置關系、每個字符的寬高等信息，所以，為了車牌類型匹配和字符識別正確，字符分割是的一步。字符分割的主要思路是，基于車牌的二值化結(jié)果或邊緣提取結(jié)果，利用字符的結(jié)構(gòu)特征、字符間的相似性、字符間間隔等信息，一方面把單個字符分別提取出來，也包括粘連和斷裂字符等特殊情況的處理；另一方面把寬、高相似的字符歸為一類從而去除車牌邊框以及一些小的噪聲。一般采用的算法有：連通域分析、投影分析，字符聚類和模板匹配等。污損車牌和光照不均造成的模糊車牌仍是字符分割算法所面對的挑戰(zhàn)，有待更好的算法出現(xiàn)并解決以上問題。
字符識別
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對分割后的字符的灰度圖像進行歸一化處理，特征提取，然后經(jīng)過機器學習或與字符數(shù)據(jù)庫模板進行匹配，后選取匹配度的結(jié)果作為識別結(jié)果。目前比較流行的字符識別算法有：模板匹配法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡法、支持向量機法和Adaboost分類法等。模板匹配法的優(yōu)點是識別速度快、方法簡單，缺點是對斷裂、污損等情況的處理有一些困難；人工神經(jīng)網(wǎng)絡法學習能力強、適應性強、分類能力強但比較耗時；支持向量機法對于未見過的測試樣本具有更好的識別能力且需要較少的訓練樣本；Adaboost分類法能側(cè)重于比較重要的訓練數(shù)據(jù)，識別速度快、實時性較高。我國車牌由漢字、英文字母和阿拉伯數(shù)字3種字符組成，且具有統(tǒng)一的樣式，這也是識別過程的方便之處。但由于車牌很容易受外在環(huán)境的影響，出現(xiàn)模糊、斷裂、污損字符的情況，如何提高這類字符和易混淆字符的識別率，也是字符識別的難點之一。易混淆字符包括：0與D、0與Q、2與Z、8與B、5與S、6與G、4與A等。
硬件識別：通俗的解釋是通過立的硬件設備，對所抓拍圖片進行一系列的字符處理;目前停車場系統(tǒng)行業(yè)中硬件識別也分為兩種，即帶有單的車牌識別儀和前端硬件識別兩種，安視睿主要采用的是前端硬件識別。
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前端硬件識別一體式攝像機適應市場需求，目前得到了廣大客戶的喜愛。安視睿前端硬件識別也叫一體式車牌識別攝像機，是將傳統(tǒng)單的車牌識別儀嵌入至攝像機中，實現(xiàn)前端硬件與攝像機一體化，實現(xiàn)圖像抓拍、視頻流傳輸、字符識別、道閘抬桿等一系列的工作。
個人停車車庫
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可能有不少人都有了屬于自己的私人車庫，就會有很多的個人的車庫，直接讓車庫門還有車牌識別系統(tǒng)之間進行聯(lián)動，只需要將自己的車開到門前，車庫的門就會自動打開，非常的方便有，比較常見的就是用車庫滑升門或者是渦輪硬質(zhì)快速卷簾門來配合車牌識別系統(tǒng)。
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