高分辨率與辨認速度的矛盾
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從模仿相機到高清相機，也會引發(fā)圖像的高分辨率與辨認速度相矛盾的問題。高清的優(yōu)勢顯而易見，但是任何事情都是兩面的，在車牌識別中車牌辨認時主要表現(xiàn)為：高清圖片由于圖片掩蓋面廣，可能會同時在圖片中呈現(xiàn)多個車牌的辨認。這就對車牌辨認的速度請求很高，車牌辨認系統(tǒng)關(guān)于高清視頻流碼流過大，還會因?qū)Ρ嬲J系統(tǒng)資源占用需求過大而剖析起來會呈現(xiàn)處置速渡過慢的問題，這可能招致呈現(xiàn)漏車現(xiàn)象，而難以完成對車輛抓拍率和車牌辨認率的提升。
車牌辨認系統(tǒng)的順應(yīng)性急需增強
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目前我國的車牌辨認產(chǎn)品都請求所辨認的車牌大小固定，而對過大和過小的車牌普通都不能辨認。這樣就形成對視頻觸發(fā)的狀況下局部車牌無法被辨認的問題。此外，在有些現(xiàn)場環(huán)境中，由于受外界條件的影響，無法將相機架設(shè)在位置，會形成圖片中車牌不同水平的偏移。
圖像采集
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根據(jù)車輛檢測方式的不同，圖像采集一般分為兩種，一種是靜態(tài)模式下的圖像采集，通過車輛觸發(fā)地感線圈、紅外或雷達等裝置，給相機一個觸發(fā)信號，相機在接收到觸發(fā)信號后會抓拍一張圖像，該方法的優(yōu)點是觸發(fā)率高，性能穩(wěn)定，缺點是需要切割地面鋪設(shè)線圈，施工量大；另一種是視頻模式下的圖像采集，外部不需要任何觸發(fā)信號，相機會實時地記錄視頻流圖像，該方法的優(yōu)點是施工方便，不需要切割地面鋪設(shè)線圈，也不需要安裝車檢器等零部件，但其缺點也十分顯著，由于算法的極限，該方案的觸發(fā)率與識別率較之外設(shè)觸發(fā)都要低一些。
車牌定位
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從整個圖像中準確地檢測出車牌區(qū)域，是車牌識別過程的一個重要步驟，如果定位失敗或定位不完整，會直接導致終識別失敗。由于復雜的圖像背景，且要考慮不清晰車牌的定位，所以很容易把柵欄，廣告牌等噪聲當成車牌，所以如何排除這些偽車牌也是車牌定位的一個難點。為了提高定位的準確率和提高識別速度，一般的車牌識別系統(tǒng)都會設(shè)計一個外部接口，讓用戶自己根據(jù)現(xiàn)場環(huán)境設(shè)置不同的識別區(qū)域。
字符分割
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定位出車牌區(qū)域后，由于并不知道車牌中總共有幾個字符、字符間的位置關(guān)系、每個字符的寬高等信息，所以，為了車牌類型匹配和字符識別正確，字符分割是的一步。字符分割的主要思路是，基于車牌的二值化結(jié)果或邊緣提取結(jié)果，利用字符的結(jié)構(gòu)特征、字符間的相似性、字符間間隔等信息，一方面把單個字符分別提取出來，也包括粘連和斷裂字符等特殊情況的處理；另一方面把寬、高相似的字符歸為一類從而去除車牌邊框以及一些小的噪聲。一般采用的算法有：連通域分析、投影分析，字符聚類和模板匹配等。污損車牌和光照不均造成的模糊車牌仍是字符分割算法所面對的挑戰(zhàn)，有待更好的算法出現(xiàn)并解決以上問題。
隨著行業(yè)的發(fā)展，市場各式各樣的需求，市場對車牌識別系統(tǒng)(車牌識別系統(tǒng))的需求越來越廣泛，主要分為：軟件識別和硬件識別。通過車牌號碼的自動識別、自動登陸、自動對比，系統(tǒng)可以實現(xiàn)自動開閘、自動計費、自動驗證用戶車輛身份、自動區(qū)分內(nèi)外部車輛、自動計算車位數(shù)、自動報警等諸多智能化功能。
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