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现在的车牌识别系统主要通过车牌识别摄像机提取车辆信息,而摄像头抓拍到的图片因外在环境的干扰相对复杂一些,所以使得取出车牌号码的速度、清晰度和准确率受其很大影响。为了解决分辨率的提高识别能力,要从算法层对不同场景做针对性的处理。那么车牌识别系统在停车场里会遇到哪些比较特别的使用场景?  车辆自动识别系列

一、大角度识别

大角度识别是停车场环境中车牌识别系统技术中较为困难的一点。由于车牌识别系统难以在停车场大角度上拍摄车辆的矩形牌照,其所获得的牌照图像通常不是矩形图像,这就需要对变形图像进行修正。由大角度引起的牌照成像失真是车牌识别中公认的技术难题之一。

二、识别速度会受到图片像素的影响

车牌识别相机距离车牌越远,像素越小,越近,像素越大,停车场比其他场景的车道更短,并且当前车牌识别系统的识别是实时的,在确保快速识别的条件下支持识别大像素宽度的车牌是典型的矛盾。通常车牌像素太宽,识别速度必然很慢,并且想识别速度快,车牌像素宽度就要在一定范围内。

三、抓拍拍摄的图片质量的影响

车牌识别相机抓拍图片的时候,可以识别图片的质量和清晰度,质量度高,停车场比其他场景识别更快,可以识别当前车牌识别系统的识别是实时的,在确保快速识别的条件下,要支持大尺度的识别图片质量度太低,识别速度肯定很慢,想高速的识别要做到图片质量度高,抓拍技术要提高,有利解决车牌识别的识别率。

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