車牌智能識別系統常見問題解答

       車牌自動識別系統常用于停車場、路口監控等，而此系統最重要的組成部分就是車牌識別模塊。不管是什么樣子的設備，都有可能出現一些問題，當然車牌自動識別系統也是如此，那么車牌自動識別系統出了問題如何解決呢？

車牌自動識別系統常見問題：

        感光部件對外部環境的處理：環境是影響車牌識別的主要因素，在采集車輛圖像時，由于環境光線變化劇烈，白天光較強、夜間較弱，面光與背光不同，上午和下午的光照方向也不一樣，抓拍圖像時受環境光線影響較大，車速過高、采集設備的動態范圍等都使成像質量難以得到有效保證。當識別算法認為車牌達到了最佳成像位置時系統觸發系統開始拍攝，這對觸發設備的可靠性和響應速度都有較高的要求。所以要解決環境造成識別率低下的問題，還要靠攝像機的感光部件對外部環境的處理。

       對圖像預處理：車牌定位之前一般要對圖像做預處理，然后再進行車牌的定位、分割、識別等部分。由于得到的車牌圖像可能含有較多噪聲，或圖像對比度不強、車牌被部分遮擋、車牌處出現污點、變臟、模糊退色、有其它字符區域干擾、以及出現因運動產生的圖像模糊失真等情況，所以定位算法實現起來有較多困難。對于字符分割，則可能存在光照不均、污跡嚴重、車牌傾斜、對比度小、牌照退色、牌照字符粘連等不利因素，這樣就需要研發與之適應的算法。如算法能適應各種復雜環境和有噪聲、車牌遮擋、車牌傾斜等狀況的話，那就可以大大提高車牌識別的概率。