車牌識別的核心問題和主要困難

車牌識別的核心問題和主要困難：不同光照條件對識別效果影響很大。比如天氣狀況不同，車牌在晴天和陰雨、下雪天氣視覺上是不一樣的，晴天車牌圖片一般都較為清晰，但是強烈光照會帶來局部反光過強的問題，陰雨天氣圖片昏暗模糊，下雪則有可能覆蓋車牌的某些區(qū)域；另外即使在同一天由于陽光顏色的變化也會影響成像質(zhì)量。車牌本身種類較多，形狀、顏色、尺寸等都各有不同，而且，拍攝點的距離不同、拍攝角度不同都會影響到最終車牌在圖片中的呈現(xiàn)姿態(tài)和外觀。

車牌識別器不同于傳統(tǒng)目標識別需要依賴研發(fā)人員花費大量時間和精力設計特征，深度學習的方法通過前向和后向傳播優(yōu)化深度神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)，自主學習到合適的圖像描述子。深度神經(jīng)網(wǎng)絡結構很多，其中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡適用于做區(qū)分性問題，因此能夠應用在目標檢測和識別等計算機視覺問題中，車牌識別就是其中很好的應用，那么前文中提到的各種識別問題就不難解決了。不但針對車牌，深度學習算法對于車型識別也能起到關鍵性作用。據(jù)悉停車場車牌識別行業(yè)的引領者火眼臻睛正在研發(fā)基于深度學習的智能相機，一經(jīng)推出又將掀起停車場出入口控制領域的重大變革。

車牌識別硬識別和軟識別的區(qū)別與對比

1分析識別模式

硬識別系統(tǒng)：采用視頻流分析識別，對監(jiān)控范圍內(nèi)的視頻流進行全天候實時分析;

軟識別系統(tǒng)：圖片分析識別，對到達規(guī)定范圍內(nèi)的車輛進行拍照，再對照片進行分析;當車輛位置不佳時，識別易出錯。

2觸發(fā)識別方式

硬識別系統(tǒng)：地感和視頻觸發(fā)可選，不需增加檢測設備，無需破壞地面或增加工程，24小時采集圖像。

軟識別系統(tǒng)：地感、紅外等外設車輛檢測設備觸發(fā);需要一定的工程量。

3智能算法模型硬識別系統(tǒng)：采用智能模糊點陣識別算法，準確率更高，識別率大于99.70%。很少需要人工干預。

軟識別系統(tǒng)：OCR/字型拓撲結構識別算法，會頻繁出現(xiàn)誤識別情況，準確率低于90%。需要人工不斷輸入糾正后的號牌。

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