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發布時間：2020-12-29 15:16
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1牌照定位
自然環境下，汽車圖像背景復雜、光照不均勻，如何在自然背景中準確地確定牌照區域是整個識別過程的關鍵。牌照字符識別方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神經網絡算法。首先對采集到的視頻圖像進行大范圍相關搜索，找到符合汽車1牌照特征的若干區域作為候選區，然后對這些侯選區域做進一步分析、評判，后選定一個1佳的區域作為牌照區域，并將其從圖像中分離出來。
2牌照字符分割
完成牌照區域的定位后，再將牌照區域分割成單個字符，然后進行識別。字符分割一般采用垂直投影法。車1牌識別的范圍自動放行將指1定的牌照信息輸入系統，系統自動地識讀經過車輛的牌照并查詢內部數據庫。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內的間隙處取得局部1小值的附近，并且這個位置應滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對復雜環境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。
影響智能車1牌識別系統的精準識別的因素有哪些？
目前，智能車1牌識別系統攝像機在停車場的應用已經非常廣泛，相關的技術及應用也已經非常的成熟，但是因為各個停車場現場的環境不同，安裝情況不同，同一智能車1牌識別系統的攝像機識別率也會有很大的不同。
那么具體有哪些因素會影響智能車1牌識別系統攝像機的識別率呢？下面就由小編為大家簡單分析一下。
1、車1牌識別一體機本身識別率的問題，有些智能停車場管理系統廠家做的智能車1牌識別系統攝像機本身的識別算法就比較差，那樣再好的現場情況識別率都不理想，所以選擇好的智能車1牌識別系統攝像機非常重要。
2、根據停車場現場情況的不同對智能車1牌識別系統的攝像機進行相對應的調試，以達到1優的效果。
環境的差異、夜間行車、光線的順逆、車輛進出停車場的角度，都是影響車牌識別成像效果變差，而不同場景下成像效果的影響因素各不相同
一、環境的差異
雨霧天氣能見度較低，獲取的車牌圖片質量會有嚴重的退化，因此車牌識別系統必須實現圖像復原功能，即采用圖像復原算法對雨霧天退化圖像實現場景的再現。
什么樣的車牌識別系統才是好的車牌識別系統
二、夜間行車
夜間在大燈的作用下，車牌的圖像可能會變得一團黑一團白的情況，解決這個問題通常會用到以算法控制補光燈的智能補光技術，同時采用雙重寬動態，使其車牌識別攝像機能夠在同一畫面捕1捉到更多的亮面和暗部的細節，更接近于人眼睛看到的事物。
三、光線的順逆
對于順逆光而言，可以通過局部曝光、強光抑制等智能控光技術調整攝像機的曝光參數從而實現優異的成像自動控制。
