关于停车场车牌识别系统存在的问题及解决办法 -凯时app
时间：2019-08-06 10:40 来源：网络
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通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理，交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化监管、闯红灯电子警察、公路收费站等等功能。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义，本文来看看其他存在的问题及解决方法。
停车场车牌识别系统是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理的技术。停车场车牌识别系统是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。
问题：
车牌定位与字符分割
这是指在已拍摄的图像中确定车牌的位置，提取出车牌的图像，然后分割出车牌中的字符。车牌区域定位的艰难主要是来自于采集的图像，由于采集的车牌图像的多样性，并且采集图像时遭到许多要素的影响，如雨天、大雾、光线等，使得有一些车牌图像质量呈现不同水平的差别，在普通状况下，采集的图像的背景十分复杂，采集图像是在高速运动中采集的图片，所以图片中车牌的位置不固定，车牌的大小也不一样，以上的种种干扰要素，都给车牌区域定位和字符分割带来了艰难，从而影响车牌的辨认率。
高分辨率与识别速度的矛盾
从模拟相机到高清相机，也会引发图像的高分辨率与识别速度相矛盾的问题。高清的优势不言而喻，但是任何事情都是两面的，在车牌识别时主要体现为：高清图片由于图片覆盖面广，可能会同时在图片中出现多个车牌的识别。这就对车牌识别的速度要求很高，对于高清视频流码流过大，还会因对识别系统资源占用需求过大而分析起来会出现处理速度过慢的问题，这可能导致出现漏车现象，而难以实现对车辆抓拍率和车牌识别准确率的提升。
停车场车牌识别系统的顺应性急需增强
目前我国的停车场车牌识别系统产品都要求所辨认的车牌大小固定，而对过大和过小的车牌普通都不能精确辨认。这样就形成对视频触发的状况下局部车牌无法被辨认的问题。此外，在有些现场环境中，由于受外界条件的影响，无法将相机架设在最合理位置，会形成图片中车牌不同水平的偏移。
停车场车牌识别系统对污损车牌的辨认效果不好
在公路和城市内的实践应用过程中，很难保证所触及到的车牌都是没有污损的，车牌在运用几年之后，难免会呈现污染和磨损等现象，而在路面上行驶的车辆也很难保证都是规范洁净的车牌，因而在实践环境中，面对破损污旧的车牌，如何提高停车场车牌识别系统的辨认才能也是实际需要处理的问题。
解决方法：
感光部件对外部环境的处理
环境是影响车牌识别的主要因素，在采集车辆图像时，由于环境光线变化剧烈，白天光较强、夜间较弱，面光与背光不同，上午和下午的光照方向也不一样，抓拍图像时受环境光线影响较大，车速过高、采集设备的动态范围等都使成像质量难以得到有效保证。当识别算法认为车牌达到了最佳成像位置时系统触发系统开始拍摄，这对触发设备的可靠性和响应速度都有较高的要求。所以要解决环境造成识别率低下的问题，还要靠摄像机的感光部件对外部环境的处理。
对图像预处置
车牌定位之前普通要对图像做预处置，然后再停止车牌的定位、分割、辨认等局部。由于得到的车牌图像可能含有较多噪声，或图像比照度不强、车牌被遮挡、车牌处呈现污点、变脏、含糊退色、有其它字符区域干扰、以及呈现因运动产生的图像含糊失真等状况，所以定位算法完成起来有较多艰难。关于字符分割，则可能存在光照不均、污迹严重、车牌倾斜、对比度小、牌照退色、牌照字符粘连等不利要素，这样就需求研发与之顺应的算法。如算法能顺应各种复杂环境和有噪声、车牌遮挡、车牌倾斜等情况的话，那就能够大大提高车牌辨认的概率。
