车牌识别停车系统-山东车牌识别-大禾信息技术

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    2020-11-20

凌总
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为增强算法的鲁棒性,缩小多环境和正常环境下识别效果的距离,臻识科技于2016年7月发布车牌识别一体机2.0版本,并对其算法做出了深入的改进,车牌识别停车系统,在原嵌入式神经网络算法的基础上对各---场景车牌识别进行了优化提升。

对于多环境而言差异是由于自然光变化而引起的车牌识别成像效果变差,而不同场景下成像效果的影响因素各不相同:

  雨雾天气能见度较低,自动识别车牌系统,获取的车牌图片会有---的退化,因此车牌识别系统必须实现图像复原功能,即采用图像复原算法对雨雾天退化图像实现场景的再现。







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,山东车牌识别,准确率低于90%。需要人工不断输入纠正后的号牌。








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,阴雨天气图片昏暗模糊,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,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。






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