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車牌識(shí)別常見問(wèn)題總結(jié)

2022年03月01日 09:11北京中全清茂科技發(fā)展有限公司點(diǎn)擊量：368

　　車牌識(shí)別常見問(wèn)題解決之道有哪些？在這篇文章中北京中全清茂科技發(fā)展有限公司為大家分享：
車牌識(shí)別系統(tǒng)的原來(lái)及如何破解
　　一、車牌定位與字符分割
 
　　這是指在已拍攝的圖像中肯定車牌的位置，提取出車牌的圖像，然后分割出車牌中的字符。車牌區(qū)域定位的艱難主要是來(lái)自于采集的圖像，由于采集的車牌圖像的多樣性，并且采集圖像時(shí)遭到許多要素的影響，如雨天、大霧、光線等，使得有一些車牌圖像質(zhì)量呈現(xiàn)不同水平的差別，在普通狀況下，采集的圖像的背景十分復(fù)雜，采集圖像是在高速運(yùn)動(dòng)中采集的圖片，所以圖片中車牌的位置不固定，車牌的大小也不一樣，以上的種種干擾要素，都給車牌區(qū)域定位和字符分割帶來(lái)了艱難，從而影響車牌的辨認(rèn)率。
 
　　二、高分辨率與辨認(rèn)速度的矛盾
 
　　從模仿相機(jī)到高清相機(jī)，也會(huì)引發(fā)圖像的高分辨率與辨認(rèn)速度相矛盾的問(wèn)題。高清的優(yōu)勢(shì)顯而易見，但是任何事情都是兩面的，在車牌識(shí)別中車牌辨認(rèn)時(shí)主要表現(xiàn)為：高清圖片由于圖片掩蓋面廣，可能會(huì)同時(shí)在圖片中呈現(xiàn)多個(gè)車牌的辨認(rèn)。這就對(duì)車牌辨認(rèn)的速度請(qǐng)求很高，車牌辨認(rèn)系統(tǒng)關(guān)于高清視頻流碼流過(guò)大，還會(huì)因?qū)Ρ嬲J(rèn)系統(tǒng)資源占用需求過(guò)大而剖析起來(lái)會(huì)呈現(xiàn)處置速渡過(guò)慢的問(wèn)題，這可能招致呈現(xiàn)漏車現(xiàn)象，而難以完成對(duì)車輛抓拍率和車牌辨認(rèn)精確率的提升。
 
　　三、車牌辨認(rèn)系統(tǒng)的順應(yīng)性急需增強(qiáng)
 
　　目前我國(guó)的車牌辨認(rèn)產(chǎn)品都請(qǐng)求所辨認(rèn)的車牌大小固定，而對(duì)過(guò)大和過(guò)小的車牌普通都不能精確辨認(rèn)。這樣就形成對(duì)視頻觸發(fā)的狀況下局部車牌無(wú)法被辨認(rèn)的問(wèn)題。此外，在有些現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境中，由于受外界條件的影響，無(wú)法將相機(jī)架設(shè)在位置，會(huì)形成圖片中車牌不同水平的偏移。
 
　　四、車牌辨認(rèn)系統(tǒng)對(duì)污損車牌的辨認(rèn)效果不好
 
　　在公路和城市內(nèi)的實(shí)踐應(yīng)用過(guò)程中，很難保證所觸及到的車牌都是沒(méi)有污損的，車牌在運(yùn)用幾年之后，難免會(huì)呈現(xiàn)污染和磨損等現(xiàn)象，而在路面上行駛的車輛也很難保證都是規(guī)范潔凈的車牌，因而在實(shí)踐環(huán)境中，面對(duì)破損污舊的車牌，如何進(jìn)步車牌辨認(rèn)系統(tǒng)的辨認(rèn)才能也是實(shí)踐需求處理的問(wèn)題。
 
　　處理辦法：
 
　　一、感光部件對(duì)外部環(huán)境的處置
 
　　環(huán)境是影響車牌辨認(rèn)的主要要素，在采集車輛圖像時(shí)，由于環(huán)境光線變化猛烈，白晝光較強(qiáng)、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(shí)受環(huán)境光線影響較大，車速過(guò)高、采集設(shè)備的動(dòng)態(tài)范圍等都使成像質(zhì)量難以得到有效保證。當(dāng)辨認(rèn)算法以為車牌到達(dá)了成像位置時(shí)系統(tǒng)觸發(fā)系統(tǒng)開端拍攝，這對(duì)觸發(fā)設(shè)備的牢靠性和響應(yīng)速度都有較高的請(qǐng)求。所以要處理環(huán)境形成辨認(rèn)率低下的問(wèn)題，還要靠攝像機(jī)的感光部件對(duì)外部環(huán)境的處置。
 
　　二、對(duì)圖像預(yù)處置
 
　　車牌識(shí)別中車牌定位之前普通要對(duì)圖像做預(yù)處置，然后再停止車牌的定位、分割、辨認(rèn)等局部。由于得到的車牌圖像可能含有較多噪聲，或圖像比照度不強(qiáng)、車牌被局部遮擋、車牌處呈現(xiàn)污點(diǎn)、變臟、含糊褪色、有其它字符區(qū)域干擾、以及呈現(xiàn)因運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的圖像含糊失真等狀況，所以定位算法完成起來(lái)有較多艱難。關(guān)于字符分割，則可能存在光照不均、污跡嚴(yán)重、車牌傾斜、比照度小、牌照褪色、牌照字符粘連等不利要素，這樣就需求研發(fā)與之順應(yīng)的算法。如算法能順應(yīng)各種復(fù)雜環(huán)境和有噪聲、車牌遮擋、車牌傾斜等情況的話，那就能夠大大進(jìn)步車牌辨認(rèn)的概率。
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