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當今，倍 加 信 車 牌 識 別相機廣泛地應(yīng)用在智能交通管理系統(tǒng)中，對車輛管理發(fā)揮了巨大的作用。眾所周知，倍 加 信 車 牌 識 別(LPR)系統(tǒng)是以圖像處理、模式識別等技術(shù)為基礎(chǔ)的智能識別系統(tǒng)，通過攝像機拍攝道路上行駛的車輛，形成圖像，再進行車牌號碼的識別。
倍 加 信 車 牌 識 別相機工作過程：車輛檢測—圖像采集—預(yù)處理—車牌定位—字符分割—字符識別—結(jié)果輸出。
但是停車場的環(huán)境復(fù)雜多樣，車牌號的樣子多種多樣，正常的環(huán)境下識別沒有問題，今天咱們就來聊一聊在復(fù)雜條件下，尤其是較差的環(huán)境中，倍 加 信 車 牌 識 別相機是怎樣工作的。
一、夜間倍 加 信 車 牌 識 別處理方式
夜間多是一些路燈、室內(nèi)透光等較為復(fù)雜的光線，對倍 加 信 車 牌 識 別相機造成很大的干擾，尤其還有汽車大燈，這些往往影響車牌的識別效果，例如，如果倍 加 信 車 牌 識 別相機安裝角度掌握不好，在大燈的作用下，車牌的圖像可能會變得一團黑或一團白，為解決這個問題的通常會用到寬動態(tài)算法，增加補光燈，倍 加 信 車 牌 識 別相機自帶補光燈，由算法控制依據(jù)車牌局部的識別需要而控制的補光技術(shù)，區(qū)別于傳統(tǒng)的光敏電阻控制補光，能夠應(yīng)對昏暗的環(huán)境，抓拍到清晰的圖片，進而保證識別率。
二、大角度倍 加 信 車 牌 識 別處理方式
轉(zhuǎn)彎和出入口較寬的停車場等大角度問題是倍 加 信 車 牌 識 別相機的難題，雖然能夠調(diào)整倍 加 信 車 牌 識 別相機的高度和角度，以減少大角度的情況，但并不是能夠完全解決這個問題，所以在倍 加 信 車 牌 識 別算法中做特殊處理，以便于更好的識別車牌號，倍 加 信 車 牌 識 別算法就增加了對畸形字符的處理等功能，使其呈現(xiàn)更好的識別率效果。
三、順逆光倍 加 信 車 牌 識 別處理方式
不同環(huán)境、不同天氣下造成的順光或者逆光的情況也時有發(fā)生，針對這一情況可以通過局部曝光、強光抑制、智能補光等智能技術(shù)調(diào)整倍 加 信 車 牌 識 別相機的爆光參數(shù)從而實現(xiàn)優(yōu)異的成像自動控制。
四、雨霧天氣倍 加 信 車 牌 識 別處理辦法
倍 加 信 車 牌 識 別相機在惡劣天氣下的識別能力將接受考驗，例如：雨霧天氣的能見度較低，所以獲取的車牌圖片質(zhì)量會有嚴重的衰減。那么在雨霧天倍 加 信 車 牌 識 別處理中圖像復(fù)原功能實現(xiàn)對雨霧天退化圖像場景的再現(xiàn)就發(fā)揮著很大的作用，其學(xué)名是圖像復(fù)原算法，只有倍 加 信 車 牌 識 別相機的核心算法得到充分優(yōu)化，才能保證成像和識別率。
除了以上提及的幾點，一些自身較差的車牌，例如污損車牌、變形車牌、粘連車牌以及傾斜車牌等也會對倍 加 信 車 牌 識 別相機產(chǎn)生一定的難度，在倍 加 信 車 牌 識 別算法上不斷的改進和加強，對復(fù)雜多樣的特殊環(huán)境下識別難題的積極應(yīng)對，逐個攻破，確保了倍 加 信 車 牌 識 別系統(tǒng)的識別率和穩(wěn)定性。