車別識(shí)別系統(tǒng)如何在較差的環(huán)境中工作？

以下我們就來(lái)看看在較差的環(huán)境中，車牌識(shí)別系統(tǒng)是怎樣工作的：

一、夜間車牌識(shí)別處理方式夜間多是一些路燈、室內(nèi)透光等較為復(fù)雜的光線，對(duì)車牌識(shí)別相機(jī)造成很大的干擾，尤其還有汽車大燈，這些往往影響車牌的識(shí)別效果，例如，如果車牌識(shí)別相機(jī)安裝角度掌握不好，在大燈的作用下，車牌的圖像可能會(huì)變得一團(tuán)黑或一團(tuán)白，為解決這個(gè)問(wèn)題的通常會(huì)用到寬動(dòng)態(tài)算法，增加補(bǔ)光燈，車牌識(shí)別相機(jī)自帶補(bǔ)光燈，由算法控制依據(jù)車牌局部的識(shí)別需要而控制的補(bǔ)光技術(shù)，區(qū)別于傳統(tǒng)的光敏電阻控制補(bǔ)光，能夠應(yīng)對(duì)昏暗的環(huán)境，抓拍到清晰的圖片，進(jìn)而保證識(shí)別率。在車牌識(shí)別系統(tǒng)中，由于車牌污染、背景復(fù)雜、光照不均勻、車牌發(fā)生傾斜、邊框影響以及間隔符等因素影響，很難找到一種普遍使用的分割方法。

二、大角度車牌識(shí)別處理方式轉(zhuǎn)彎和出入口較寬的停車場(chǎng)等大角度問(wèn)題是車牌識(shí)別相機(jī)的難題，雖然能夠調(diào)整車牌識(shí)別相機(jī)的高度和角度，以減少大角度的情況，但并不是能夠完全解決這個(gè)問(wèn)題，所以在車牌識(shí)別算法中做特殊處理，以便于更好的識(shí)別車牌號(hào)，車牌識(shí)別算法就增加了對(duì)畸形字符的處理等功能，使其呈現(xiàn)更好的識(shí)別率效果。車牌識(shí)別系統(tǒng)采用的識(shí)別模式常見(jiàn)的有三種：視頻流識(shí)別模式、地感線圈識(shí)別模式、視頻流 地感識(shí)別模式。

三、順逆光車牌識(shí)別處理方式不同環(huán)境、不同天氣下造成的順光或者逆光的情況也時(shí)有發(fā)生，針對(duì)這一情況可以通過(guò)局部曝光、強(qiáng)光抑制、智能補(bǔ)光等智能技術(shù)調(diào)整車牌識(shí)別相機(jī)的爆光參數(shù)從而實(shí)現(xiàn)優(yōu)異的成像自動(dòng)控制。

四、雨霧天氣車牌識(shí)別處理辦法車牌識(shí)別相機(jī)在惡劣天氣下的識(shí)別能力將接受考驗(yàn)，例如：雨霧天氣的能見(jiàn)度較低，所以獲取的車牌圖片質(zhì)量會(huì)有嚴(yán)重的衰減。車牌區(qū)域定位完成之后，由于提取出來(lái)的車牌區(qū)域內(nèi)的車牌圖像可能存在傾斜現(xiàn)象，因此，在車牌字符分割之前，需要判斷車牌圖像是否傾斜。那么在雨霧天車牌識(shí)別處理中圖像復(fù)原功能實(shí)現(xiàn)對(duì)雨霧天退化圖像場(chǎng)景的再現(xiàn)就發(fā)揮著很大的作用，其學(xué)名是圖像復(fù)原算法，只有車牌識(shí)別相機(jī)的核心算法得到充分優(yōu)化，才能保證成像和識(shí)別率。

除了以上提及的幾點(diǎn)，一些自身較差的車牌，例如污損車牌、變形車牌、粘連車牌以及傾斜車牌等也會(huì)對(duì)車牌識(shí)別相機(jī)產(chǎn)生一定的難度，在車牌識(shí)別算法上不斷的改進(jìn)和加強(qiáng)，對(duì)復(fù)雜多樣的特殊環(huán)境下識(shí)別難題的積極應(yīng)對(duì)，逐個(gè)攻破，確保了車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率和穩(wěn)定性。中國(guó)現(xiàn)在的云平臺(tái)停車，物聯(lián)網(wǎng)停車，無(wú)感支付停車都已經(jīng)讓世界驚嘆了。

什么是車牌識(shí)別？

車牌識(shí)別技術(shù)是指對(duì)攝像機(jī)所拍攝的車輛圖像或視頻序列，經(jīng)過(guò)機(jī)器視覺(jué)、圖像處理和模式識(shí)別等算法處理后自動(dòng)讀取車牌號(hào)碼、車牌類型、車牌顏色等信息的技術(shù)，是人工智能技術(shù)中重要的分支。它的硬件基礎(chǔ)包括觸發(fā)設(shè)備、攝像設(shè)備、照明設(shè)備、圖像采集設(shè)備、識(shí)別車牌號(hào)碼的處理機(jī)，其軟件核心包括車牌定位、字符分割、字符識(shí)別等算法。車牌字符分割就是對(duì)已經(jīng)定位出的車牌區(qū)域內(nèi)的車牌字符進(jìn)行分割，從而獲取車牌上的字符，是車牌字符識(shí)別的前提和準(zhǔn)備。目前已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于智能交通系統(tǒng)的各種場(chǎng)合，像公路收費(fèi)、停車管理、稱重系統(tǒng)、交通誘導(dǎo)、公路稽查、車輛調(diào)度、車輛檢測(cè)等。對(duì)于維護(hù)交通安全和城市治安，防止交通堵塞，實(shí)現(xiàn)交通全自動(dòng)化管理有著現(xiàn)實(shí)的意義。

車牌識(shí)別的原理

車牌識(shí)別是基于圖像分割和圖像識(shí)別理論，對(duì)含有車輛號(hào)牌的圖像進(jìn)行分析處理，從而確定牌照在圖像中的位置，并進(jìn)一步提取和識(shí)別出文本字符。

一個(gè)典型的車牌識(shí)別處理過(guò)程包括：圖像采集、圖像預(yù)處理、車牌定位、字符分割、字符識(shí)別及結(jié)果輸出等處理過(guò)程。各個(gè)處理過(guò)程相輔相成，每個(gè)處理過(guò)程均須保證其和較高的抗干擾能力，只有這樣才能保證識(shí)別功能達(dá)到滿意的功能品質(zhì)。

車牌識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方式主要分兩種，一種為靜態(tài)圖像識(shí)別，另一種為動(dòng)態(tài)視頻流識(shí)別。車牌識(shí)別技術(shù)結(jié)合電子不停車收費(fèi)系統(tǒng)（ETC）識(shí)別車輛，過(guò)往車輛通過(guò)道口時(shí)無(wú)須停車，即能夠?qū)崿F(xiàn)車輛身份自動(dòng)識(shí)別、自動(dòng)收費(fèi)。靜態(tài)圖像識(shí)別受限于圖像質(zhì)量、車牌污損度、車牌傾斜度等因素。動(dòng)態(tài)視頻流識(shí)別則需要更快的識(shí)別速度，受限于處理器的性能指標(biāo)，特別是在移動(dòng)終端實(shí)現(xiàn)車牌實(shí)時(shí)識(shí)別需要更多性能優(yōu)化。