車牌智能識別系統(tǒng)常見問題解答

       車牌自動識別系統(tǒng)常用于停車場、路口監(jiān)控等，而此系統(tǒng)最重要的組成部分就是車牌識別模塊。不管是什么樣子的設(shè)備，都有可能出現(xiàn)一些問題，當(dāng)然車牌自動識別系統(tǒng)也是如此，那么車牌自動識別系統(tǒng)出了問題如何解決呢？

車牌自動識別系統(tǒng)常見問題：

        感光部件對外部環(huán)境的處理：環(huán)境是影響車牌識別的主要因素，在采集車輛圖像時，由于環(huán)境光線變化劇烈，白天光較強、夜間較弱，面光與背光不同，上午和下午的光照方向也不一樣，抓拍圖像時受環(huán)境光線影響較大，車速過高、采集設(shè)備的動態(tài)范圍等都使成像質(zhì)量難以得到有效保證。當(dāng)識別算法認(rèn)為車牌達(dá)到了最佳成像位置時系統(tǒng)觸發(fā)系統(tǒng)開始拍攝，這對觸發(fā)設(shè)備的可靠性和響應(yīng)速度都有較高的要求。所以要解決環(huán)境造成識別率低下的問題，還要靠攝像機的感光部件對外部環(huán)境的處理。

       對圖像預(yù)處理：車牌定位之前一般要對圖像做預(yù)處理，然后再進(jìn)行車牌的定位、分割、識別等部分。由于得到的車牌圖像可能含有較多噪聲，或圖像對比度不強、車牌被部分遮擋、車牌處出現(xiàn)污點、變臟、模糊退色、有其它字符區(qū)域干擾、以及出現(xiàn)因運動產(chǎn)生的圖像模糊失真等情況，所以定位算法實現(xiàn)起來有較多困難。對于字符分割，則可能存在光照不均、污跡嚴(yán)重、車牌傾斜、對比度小、牌照退色、牌照字符粘連等不利因素，這樣就需要研發(fā)與之適應(yīng)的算法。如算法能適應(yīng)各種復(fù)雜環(huán)境和有噪聲、車牌遮擋、車牌傾斜等狀況的話，那就可以大大提高車牌識別的概率。