纵观如今的车牌识别市场，硬件在逐步同质化，算法的优劣成为各大厂家竞争的---。目前，基于---学习的车牌识别系统逐渐成为行业发展趋势。那么---学习算法具体是指什么呢，这种算法又有何优势呢?下面让笔者一一为您解析。
不同光照条件对识别效果影响很大。比如天气状况不同，车牌在晴天和阴雨、下雪天气视觉上是不一样的，晴天车牌图片一般都较为清晰，但是---光照会带来局部反光过强的问题，车牌识别，阴雨天气图片昏暗模糊，车牌识别道闸，下雪则有可能覆盖车牌的某些区域;另外即使在同---由于阳光颜色的变化也会影响成像。车牌本身种类较多，形状、颜色、尺寸等都各有不同，而且，车牌识别系统，拍摄点的距离不同、拍摄角度不同都会影响到终车牌在图片中的呈现姿态和外观。
随着车牌识别系统算法的不断改进及突破，并结合了当今在------领域方面的成果，车牌自动识别系统不仅在小区智能停车场管理系统中得到了广泛使用，而且还拓展到了停车场系统等生活中很多领域，除了在小区停车场收费系统以外，就在你的身边，下面就为您盘点一下车牌识别技术在现实生活中的三大应用：车牌识别相机在停车场及小区出入口中的应用。
触发识别方式：
硬识别系统：地感和视频触发可选，不需增加检测设备，无需破坏地面或增加工程，24小时采集图像。
软识别系统：地感、红外等外设车辆检测设备触发；需要一定的工程量。
硬识别系统：采用智能模糊点阵识别算法，准确率更高，识别率大于99.70%。很少需要人工---。
软识别系统：ocr/字型拓扑结构识别算法，会频繁出现误识别情况，准确率低于90%。需要人工不断输入纠正后的号牌。
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