車牌識(shí)別的核心問(wèn)題和主要困難

車牌識(shí)別的核心問(wèn)題和主要困難：不同光照條件對(duì)識(shí)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(jué)上是不一樣的，晴天車牌圖片一般都較為清晰，但是強(qiáng)烈光照會(huì)帶來(lái)局部反光過(guò)強(qiáng)的問(wèn)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(yáng)光顏色的變化也會(huì)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(diǎn)的距離不同、拍攝角度不同都會(huì)影響到最終車牌在圖片中的呈現(xiàn)姿態(tài)和外觀。

車牌識(shí)別器不同于傳統(tǒng)目標(biāo)識(shí)別需要依賴研發(fā)人員花費(fèi)大量時(shí)間和精力設(shè)計(jì)特征，深度學(xué)習(xí)的方法通過(guò)前向和后向傳播優(yōu)化深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，自主學(xué)習(xí)到合適的圖像描述子。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)很多，其中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于做區(qū)分性問(wèn)題，因此能夠應(yīng)用在目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別等計(jì)算機(jī)視覺(jué)問(wèn)題中，車牌識(shí)別就是其中很好的應(yīng)用，那么前文中提到的各種識(shí)別問(wèn)題就不難解決了。不但針對(duì)車牌，深度學(xué)習(xí)算法對(duì)于車型識(shí)別也能起到關(guān)鍵性作用。據(jù)悉停車場(chǎng)車牌識(shí)別行業(yè)的引領(lǐng)者火眼臻睛正在研發(fā)基于深度學(xué)習(xí)的智能相機(jī)，一經(jīng)推出又將掀起停車場(chǎng)出入口控制領(lǐng)域的重大變革。

車牌識(shí)別硬識(shí)別和軟識(shí)別的區(qū)別與對(duì)比

1分析識(shí)別模式

硬識(shí)別系統(tǒng)：采用視頻流分析識(shí)別，對(duì)監(jiān)控范圍內(nèi)的視頻流進(jìn)行全天候?qū)崟r(shí)分析;

軟識(shí)別系統(tǒng)：圖片分析識(shí)別，對(duì)到達(dá)規(guī)定范圍內(nèi)的車輛進(jìn)行拍照，再對(duì)照片進(jìn)行分析;當(dāng)車輛位置不佳時(shí)，識(shí)別易出錯(cuò)。

2觸發(fā)識(shí)別方式

硬識(shí)別系統(tǒng)：地感和視頻觸發(fā)可選，不需增加檢測(cè)設(shè)備，無(wú)需破壞地面或增加工程，24小時(shí)采集圖像。

軟識(shí)別系統(tǒng)：地感、紅外等外設(shè)車輛檢測(cè)設(shè)備觸發(fā);需要一定的工程量。

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

軟識(shí)別系統(tǒng)：OCR/字型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)識(shí)別算法，會(huì)頻繁出現(xiàn)誤識(shí)別情況，準(zhǔn)確率低于90%。需要人工不斷輸入糾正后的號(hào)牌。

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