但是火眼在大角度場景下的優(yōu)勢不容忽視，眾所周知，現(xiàn)在市面上的車牌識別產(chǎn)品大多采用外設(shè)觸發(fā)方式，基于圖像進(jìn)行識別的技術(shù)，對運動狀態(tài)或靜止?fàn)顟B(tài)車輛的車牌號碼進(jìn)行非接觸性信息采集并實時智能識別。所以要優(yōu)化車牌識別產(chǎn)品在極端環(huán)境下的識別表現(xiàn)，就必須從算法著手進(jìn)行改良?！榻獯疬@一疑惑，筆者特意走訪了成都臻識科技發(fā)展有限公司(以下簡稱“臻識科技”)，對其在極端環(huán)境下的算法研發(fā)進(jìn)行詳細(xì)了解。

為增強算法的魯棒性，縮小多環(huán)境和正常環(huán)境下識別效果的距離，臻識科技于2016年7月發(fā)布車牌識別一體機2.0版本，并對其算法做出了更加深入的改進(jìn)，在原嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基礎(chǔ)上對各極端場景車牌識別進(jìn)行了優(yōu)化提升。

對于多環(huán)境而言差異是由于自然光變化而引起的車牌識別成像效果變差，而不同場景下成像效果的影響因素各不相同：

　　雨霧天氣能見度較低，獲取的車牌圖片質(zhì)量會有嚴(yán)重的退化，因此車牌識別系統(tǒng)必須實現(xiàn)圖像復(fù)原功能，即采用圖像復(fù)原算法對雨霧天退化圖像實現(xiàn)場景的再現(xiàn)。

大角度場景下識別效果圖

　　每一項的算法改進(jìn)，都凝聚了多點的算法創(chuàng)新和突破。正如臻識科技算法工程師所說，“在算法研發(fā)的過程中，每一項改進(jìn)都是困難的，因為往往都伴隨著其它新問題的產(chǎn)生。以提高逆光情況下的靈敏度為例，如果其對逆光環(huán)境識別是有益的，那么就要考慮在正常情況下，把非車牌當(dāng)成車牌來識別的概率會提高、識別速度變慢等問題?！钡羌词估щy重重也不應(yīng)該就此止步，對產(chǎn)品算法性能追求的信念應(yīng)該為整個行業(yè)所堅持。