大雨場景下識別效果圖

　　夜間在大燈的作用下，車牌的圖像可能會變得一團(tuán)黑一團(tuán)白的情況，解決這個問題通常會用到以算法控制補(bǔ)光燈的智能補(bǔ)光技術(shù)，同時采用雙重寬動態(tài)，使其車牌識別攝像機(jī)能夠在同一畫面到更多的亮面和暗部的細(xì)節(jié)，更接近于人眼睛看到的事物。

夜間場景下識別效果圖

對于順逆光而言，可以通過局部曝光、強(qiáng)光抑制等智能控光技術(shù)調(diào)整攝像機(jī)的曝光參數(shù)從而實現(xiàn)優(yōu)異的成像自動控制。

逆光場景下識別效果圖

對于因車輛運(yùn)行而形成的大角度，個別廠家的車牌識別系統(tǒng)對于此種情況的處理效果并不理想，該問題在有轉(zhuǎn)彎和出入口較寬的停車場顯得尤為明顯，當(dāng)然通過對車牌識別攝像機(jī)的高度和角度的控制，可以減少大角度的弧度，但是并不能完全解決這個問題，還得加上算法識別，大禾車牌識別算法增加對變形字符的識別處理，專門針對這個問題做特別處理，再加上局部曝光功能，在識別大角度下的車牌效果更好。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(qiáng)烈光照會帶來局部反光過強(qiáng)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。

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(diǎn)的算法和突破。目前停車場系統(tǒng)行業(yè)中硬件識別也分為兩種，即帶有單獨(dú)的車牌識別儀和前端硬件識別兩種，大禾主要采用的是前端硬件識別。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。”但是即使困難重重也不應(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。

極端場景下算法的優(yōu)化，極大提高了車牌識別在多環(huán)境、多角度下的識別率和適用性。）綜合而較，產(chǎn)品1(大禾車牌識別一體機(jī))在大角度極端場景下的識別表現(xiàn)更為出眾。一個行業(yè)的成熟進(jìn)步，離不開從業(yè)者每一次嘗試、努力、突破。世之奇觀，在于險遠(yuǎn);人所罕至，有志而達(dá)。正確的方向和持續(xù)的努力，才能讓一個企業(yè)在這個新興行業(yè)里砥礪奮進(jìn)，占得一席之地。

智慧停車建設(shè)，讓停車問題不再拖智慧城市后腿。臨沂大禾電子有限公司，國內(nèi)的智慧停車，我不做智慧城市，但我會讓智慧城市做的更好!