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如何提升车牌识别系统的使用率?

时间:2016-05-05      阅读:2522

一、摄像机的拍摄技术有待进一步的提高

    在国内目前的市场上,各个摄像机厂家虽针对道路监控研发出相应的产品,并特别针对交通的特殊要求进行了必要的改进。但是由于在道路的实际监控过程中,摄像机是长期处于室外的,受环境因素影响非常大,比如刮风、下雨等。因此,就不仅要求车牌识别系统的清晰度高,还要求其适应性强。举例说,应用在卡口车牌识别的使用环境相对较复杂,有的是国道,有的是省道,有的是县道,而不同的使用环境车辆的行驶速度不同,这对摄像机的快门速度设定要求就较高,不仅要便于使用者安装调试,还要求快门速度设定更加准确,以适应不同的使用场所。针对此方面应用,车牌识别厂家交安通科技推出的摄像机有交通功能,可针对不同道路和场合进行区别使用,另外一个就是通过固定模式来确定快门的速度,简化使用者的调试工作。而快门速度的更加细分,也可适用于更多的应用场合。

 

    二、高清晰成像的同时带来其它问题

    目前市面上的智能交通系统已从标清系统逐渐的过渡到高清系统,相比而言,高清系统的优势不言而喻,高清拍摄的图片由于图片覆盖面广,可能会同时在图片中出现多个车牌的识别问题。但更为重要的是,高清数据量过大,不仅会出现处理速度过慢的问题,还会因对资源占用需求过大难以实现高清视频流识别,这些都是车牌识别系统在高清系统中面临的新问题。

 

    三、老化破损的车牌较难识别

    我们都知道,车牌在使用几年后,难免会出现污染磨损和破旧等现象,而在路面上行驶的车辆也很难保证都是标准干净的车牌,因此在实际环境中,面对破损污旧的车牌,如何提高车牌识别系统的识别能力也是实际需要解决的问题。

    如在河南、山东等长期拉煤的车辆,由于较脏,会将车牌挡住一部分,或还有故意挡住车牌。针对这种情况,车牌识别系统是无法识别的,因为它仅是一项对已有图像的识别技术,并不包含有透视能力,因此如何在视频流中既有干扰又有污损的情况下定位和识别车牌,是目前车牌识别系统需要进一步完善和发展的。

    针对这方面问题目前解决的方法是,要提高车牌识别系统的识别率,目前主要采用的方法是,在视频流中首先对车体进行判断,随后对车牌进行初定位,并进行判断,在对车牌进行定位后,通过算法对车牌进行字符和数字识别,以得到车牌的信息。但此种方式主要取决于算法的度,因此算法的好坏是至关重要的。    

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