阜陽智能車牌識別-合肥進軍|全天候運行(圖)

車牌識別系統采用高度模塊化的設計，將車牌識別過程的各個環節各自作為一個*的模塊。①車輛檢測跟蹤模塊車輛檢測跟蹤模塊主要對視頻流進行分析，判斷其中車輛的位置，對圖像中的車輛進行跟蹤，并在車輛位置佳時刻，記錄該車輛的特寫圖片，智能車牌識別，由于加入了跟蹤模塊，系統能夠很好地克服各種外界的干擾，使得到更加合理的識別結果，可以檢測無牌車輛并輸出結果。②車牌定位模塊車牌定位模塊是一個十分重要的環節，是后續環節的基礎，其準確性對整體系統性能的影響巨大。車牌系統完全摒棄了以往的算法思路，實現了一種完全基于學習的多種特征融合的車牌定位新算法，適用于各種復雜的背景環境和不同的攝像角度。
*車牌識別未來趨勢。在大數據時代，車牌識別技術已在多個領域中得到廣泛應用，成功幫助眾多汽車相關產業鏈構建大數據分析方案。隨著客戶需求越來越趨于精細化、多樣化，復雜場景車牌識別技術正在受到越來越多的關注，場景車牌識別一體機將會成為未來車牌識別相機的發展趨勢。但是隨著人工智能、云計算等技術的進一步發展，數據管理不斷向智能化、個性化、化發展，通用車牌識別技術已漸漸不能滿足客戶的個性需求。
為了進行車牌識別，需要以下幾個基本的步驟：1)牌照定位，定位圖片中的牌照位置；2)牌照字符分割，把牌照中的字符分割出來；3)牌照字符識別，把分割好的字符進行識別，終組成牌照號碼。實際應用中，車牌識別系統的識別率還與牌照質量和拍攝質量密切相關。牌照質量會受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假2牌照等等；實際拍攝過程也會受到環境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌識別的識別率，也正是車牌識別系統的困難和挑戰所在。為了提高識別率，除了不斷地完善識別算法還應該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像利于識別。
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