停车场车牌识别系统也有算法吗？它的实际应用

近年来，私家车保有量的不断增长，也带动了停车场行业的蓬勃发展。 车牌识别作为智能停车场的核心技术，是整个停车场系统的测量基础。 它日新月异，创新日新月异，其算法也会随之变化，更好地适应各种环境和突发事件，车牌识别管理的停车场系统已经普及到我们生活的各个领域。 更先进的识别技术将为人们带来更多的便利。 车牌识别系统可以通过捕获进出现场的车牌号码来打开闸门并释放车辆。

我们知道，车牌号是车辆唯一的识别信息。 通过车牌号，我们可以知道车辆的信息。 同时，车牌识别系统不仅可以识别车辆的车牌号信息，还可以抓取车辆的车型和车身，有效保证了车主的停车安全。 同时，对于停车场，可通过进出停车场的抓拍记录查询车主车辆的停车信息，避免虚报丢失车辆信息。 对于多种环境而言，最大的区别在于，车牌识别的成像效果由于自然光的变化而变差，并且成像效果的影响因素在不同的场景中是不同的。

tigerwong停车场的车牌识别系统算法也会有所不同: 1. 天气在雨雾天气下能见度较低，获取的车牌图像质量会严重退化，因此车牌识别系统必须实现图像复原功能，即利用图像复原算法再现雨雾天退化图像的场景。 2. 夜间亮度不强，光线不分散。 到了晚上，在大灯的作用下，车牌的图像可能会变成黑白两色。 为解决这一问题，通常采用算法控制补光的智能补光技术。 同时，采用双宽度动态，使其车牌识别相机能够在同一张图片中捕捉更多明暗细节，更接近人眼所见。 3. 对于正向和反向光线，可以通过局部曝光和强光抑制等智能光控技术来调节相机的曝光参数，从而实现出色的自动成像控制。 4. 交通方向不同。 对于车辆运行形成的大角度，个别厂家的车牌识别系统处理效果并不理想。 这个问题在转弯、出入口宽阔的停车场尤为明显。

当然，通过控制车牌识别摄像头的高度和角度，可以减小大角度的弧度，但并不能完全解决这个问题。 Tigerwong停车场车牌识别系统可以有效解决这一问题。 车牌识别作为机器视觉的一个分支应用领域，涉及图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别结果输出等一系列过程。 关键技术在于车牌定位、字符分割和字符识别。 识别算法对图像预处理后的灰度图像进行扫描，在灰度图像上确定包含车牌段的目标区域，并给出车牌信息区域的起跑线坐标和高度。

然后，通过对识别出的字符区域进行字符分割，将单个字符与字符数据库模板中的标准字符形式进行匹配，从而判断车牌字符的具体内容。 与一般的高速收费站和关卡相比，停车场环境没有统一的设计标准，因此每个停车场的设计都会有所不同，如是否在匝道上、识别距离、角度差、是否有安全岛等。 tigerwong车牌识别系统对此做出了相应的解决方案，针对不同的环节采用不同的算法，大大提高了车牌识别在多环境、多角度下的识别率和适用性。 Tigerwong停车设备供应商多年来专注于停车设备!如果您对停车系统有任何疑问，欢迎咨询和沟通。