停车场车牌识别系统的独特优势-Tigerwong Technology

车辆识别系统的独特功能是从之前的过往车辆中提取车辆的唯一车牌号进行识别，而摄像头拍摄的画面由于受到外界环境的干扰而相对复杂，因此速度、提取车牌号的清晰度和准确性受到很大影响。 因为环境的干扰一般是道路检查点和停车场的因素，为了提高分辨率的识别能力，需要从算法层处理不同的场景。 高清车牌识别系统专门针对停车场开发嵌入式车牌识别算法，提高大角度和车牌匹配率的效果，这在同行业中是领先的。 以下是车牌识别系统在停车场的特殊应用场景: 大角度下的广角识别识别是停车场与其他场景 (路口) 最大的区别，也是停车场环境下车牌识别系统技术中最难的点。 由于车牌识别系统在停车场内很难捕捉到车辆的大角度的矩形车牌，因此获得的车牌图像往往不是矩形图像，必须仿射变形并校正为矩形图像。

大角度引起的车牌成像变形是车牌识别中公认的技术难点之一。 难点在于 (1) 车牌定位困难; 由于车牌识别摄像机拍摄的角度，车牌图像往往不是矩形的，因此必须先进行仿射变形，将其校正为矩形图像。 因此，从如此复杂的外部环境中提取车牌并不容易。 2图像校正比较困难; 图像校正使用定向高通滤波 (定向微分) 来确定运动模糊的方向。 然后利用相关原理计算模糊标度。 识别速度和大像素之间的矛盾对于车牌识别相机来说，车牌越远，像素越小，而车牌识别相机越近，像素越大。 与其他场景相比，停车场的车道更短，并且当今的车牌识别系统的识别是实时的。

在保证识别速度快的情况下，支持大像素宽度的车牌识别是典型的矛盾。 通常，如果车牌像素宽度过大，则识别速度必须较慢。 如果识别速度快，则要求车牌像素宽度在一定范围内。 白名单功能小区停车场的一大特点是每天进出的车辆基本固定，因此车牌识别系统的白名单功能可以应用到这个本地车辆上。 将白名单导入车牌识别系统后，白名单功能列表中的车辆可以自动停止并释放。 不想放置的车辆也可以加入黑名单。 多技术，在停车场的入口和出口实现最佳的车辆匹配率。

对车牌识别系统的系统结构和内部识别算法也进行了不时的改进和改进。 特别值得注意的是，基于车牌识别硬件平台扩展的一些技术，如视频测速、车型识别、车辆部分特征识别与比对等技术，配合车牌识别，在停车场出入口完成最佳车辆匹配率，这也是停车场环境的特点。 车牌识别系统的特点是从过往车辆中提取车辆的唯一车牌号码进行识别。 在很好地使用了上述四个功能之后，车牌识别系统在停车场使用时将大大提高识别率和识别速度。 当今的车牌识别系统的识别率无法达到100%，但是，它已经达到了惊人的99%，并且还有改进的空间。

我们也在等待识别率100% 的那一天。