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车牌识别系统存在哪些问题呢?

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车牌识别系统存在哪些问题呢?

发布日期:2018-09-18 作者:客服 点击:

  车牌识别系统存在哪些问题呢?

  

  由于道路监控中,摄像机长期处于室外,受环境因素影响较大,因此不仅要求其清晰度高,还要求适应性强。应用在卡口车牌识别的使用环境相对较复杂,有的是国道,有的是省道,有的是县道,而不同的使用环境车辆的行驶速度不同,这对摄像机的快门速度设定要求就较高,不仅要便于使用者安装调试,还要求快门速度设定更加准确,以适应不同的使用场所。针对此方面应用,可针对不同道路的使用场合,通过固定模式来确定快门速度,简化使用者的调试工作。而快门速度细分,也可适用于更多的场合。

  

  另一方面值得注意的是,北方冬天的雨雪及大雾天气时有发生,在这种情况下,道路监控摄像机的清晰度就会存在很大问题,因此不少厂家设计了透雾功能。但思行科技专家表示,现在市面上出现的多为黑白透雾功能,但此种会损失掉车牌的颜色。因此特别是彩色透雾,通过特有的侦测电路,自动侦测画面中的灰度雾像数据,针对有雾画面进行独特的处理,实时调整图形的动态范围曲线,强化色彩还原度,提供更为真实的监控画面。

内蒙古停车场系统

  

  目前的内蒙古停车场系统已从标清系统逐步过渡到高清系统,高清系统的优势不言而喻,但天地伟业孙涛则认为,高清图片由于图片覆盖面广,可能会同时在图片中出现多个车牌的识别问题。但更为重要的是,高清数据量过大,不仅会出现处理速度过慢的问题,还会因对资源占用需求过大难以实现高清视频流识别,这些都是车牌识别系统在高清系统中面临的新问题。

  

  车牌在使用几年之后,难免会出现污染和磨损等现象,而在路面上行驶的车辆也很难保证都是标准干净的车牌,因此在实际环境中,面对破损污旧的车牌,如何提高车牌识别系统的识别能力也是实际需要解决的问题。

  

  如长期拉煤的车辆,由于较脏,会将车牌挡住一部分,或还有故意挡住车牌。针对这种情况,车牌识别系统是无法识别的,因为它仅是一项对已有图像的识别技术,并不包含有透视能力,因此如何在视频流中既有干扰又有污损的情况下定位和识别车牌,是目前车牌识别系统需要进一步完善和发展的。

  

  针对这方面问题目前解决的方法是,要提高车牌识别系统的识别率,目前主要采用的方法是,在视频流中首先对车体进行判断,随后对车牌进行初定位,并进行判断,在对车牌进行精确定位后,通过算法对车牌进行字符和数字识别,以得到车牌的信息。但此种方式主要取决于算法的精确度,因此算法的好坏是至关重要的。

  

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