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车牌识别算法在停车场极端环境下的实际应用

      近年来,私人汽车拥有量的持续提升带动了停车场电子收费系统的蓬勃发展。车牌识别作为整个停车场电子收费系统的计量基础,日新月异,快速革新。随着智能车牌识别系统逐渐发展成熟,因其适用更为广泛、基础建设要求更低、成本更为低廉等优势一步步取代原有的卡介质收费体系。
      但目前全国停车场建设情况水平参差不齐,多数采用露天出入口,光影情况复杂,更兼以车辆运行形成车牌大角度等因素,使得车牌识别难度加剧,如何提高极端场景下的车牌识别率成为业内一直全力攻克的难点。
      为了了解车牌识别系统在极端环境下识别率发展现状,笔者选取了市场上几家销量口碑较好的车牌识别系统,并在大角度情况的应用场景下进行试验测试,比较分析不同系统的识别效果。
      为了解车牌识别系统在极端环境下识别率现状,选取了市场上几家销量口碑较好的车牌识别系统,并在大角度情况的应用场景下进行试验测试,比较分析不同系统的识别效果。
      综合而较,产品1的识别表现更为出众,那么产品1为何优于其他厂家?
      为解答这一疑惑,特意走访了产品1的厂家,厂家工程师做了详细讲解。
      众所周知,现在市面上的车牌识别产品大多采用外设触发方式,基于图像进行识别的技术,对运动状态或静止状态车辆的车牌号码进行非接触性信息采集并实时智能识别,所以要优化车牌识别产品在极端环境下的识别表现,就必须从算法着手进行改良。为增强算法的鲁棒性,缩小多环境和正常环境下识别效果的距离,对其算法做出了更加深入的改进,并在原嵌入式神经网络算法的基础上对各极端场景车牌识别进行了优化提升。因此大大提高了车牌识别系统在极端环境下的识别率。
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