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汉中道闸车牌识别的常见问题和解决方法

作者:admin     发布日期: 2019-10-09     二维码分享


汉中道闸车牌识别一体机的适应性不好

目前我国的车牌识别产品都要求所识别的车牌大小固定,而对过大和过小的车牌一般都不能准确识别。这样就造成对视频触发的情况下部分车牌无法被识别的问题。此外,在有些现场环境中,由于受外界条件的影响,无法将相机架设在合理位置,会造成图片中车牌不同程度的偏移。


汉中道闸车牌识别一体机对污损车牌的识别效果不好

在公路和城市内的实际应用过程中,很难保证所涉及到的车牌都是没有污损的,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,如何提高道闸车牌识别一体机的识别能力也是实际需要解决的问题。


汉中道闸


两个解决方法:


感光部件对外部环境的处理

环境是影响车牌识别的主要因素,在采集车辆图像时,由于环境光线变化剧烈,白天光较强、夜间较弱,面光与背光不同,上午和下午的光照方向也不一样,抓拍图像时受环境光线影响较大,车速过高、采集设备的动态范围等都使成像质量难以得到有效保证。当识别算法认为车牌达到了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的要求。所以要解决环境造成识别率低下的问题,还要靠摄像机的感光部件对外部环境的处理。


对图像预处理

车牌定位之前一般要对图像做预处理,然后再进行车牌的定位、分割、识别等部分。由于得到的车牌图像可能含有较多噪声,或图像对比度不强、车牌被部分遮挡、车牌处出现污点、变脏、模糊退色、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,所以定位算法实现起来有较多困难。对于字符分割,则可能存在光照不均、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,这样就需要研发与之适应的算法。如算法能适应各种复杂环境和有噪声、车牌遮挡、车牌倾斜等状况的话,那就可以大大提高车牌识别的概率。

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