智能车辆识别系统

环境的差异、夜间行车、光线的顺逆、车辆进出停车场的角度，智能车辆识别系统，都是影响车牌识别成像效果变差，而不同场景下成像效果的影响因素各不相同

一、环境的差异

雨雾天气能见度较低，小区车辆识别，获取的车牌图片质量会有严重的退化，因此车牌识别系统必须实现图像复原功能，即采用图像复原算法对雨雾天退化图像实现场景的再现。

什么样的车牌识别系统才是好的车牌识别系统

二、夜间行车

夜间在大灯的作用下，车牌的图像可能会变得一团黑一团白的情况，解决这个问题通常会用到以算法控制补光灯的智能补光技术，同时采用双重宽动态，车辆识别系统，使其车牌识别摄像机能够在同一画面捕1捉到更多的亮面和暗部的细节，更接近于人眼睛看到的事物。

三、光线的顺逆

对于顺逆光而言，可以通过局部曝光、强光抑制等智能控光技术调整摄像机的曝光参数从而实现优异的成像自动控制。

牌照字符识别

方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，选择最1佳匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器;另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。

实际应用中，南京车辆识别，车1牌识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、不真实牌1照等等;实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车1牌识别的识别率，也正是车1牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像最利于识别。

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