能够解决车牌识别技术的“缺陷”的方法是什么?
当下,国内的安防行业最为热门的产品之一,当属于停车场车牌识别系统,当然,完事绝对没有完美的,车牌识别系统也是有缺陷的。
那么,该怎样解决这样的问题呢?
问题解决方法应该如下:
1、对于字符分割,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因素,这样就需要研发与之适应的算法。如算法能适应各种复杂环境和有噪声、车牌遮挡、车牌倾斜等状况的话,那就可以大大提高车牌识别的概率。
2、对图像预处理
车牌定位之前一般要对图像做预处理,然后再进行车牌的定位、分割、识别等部分。由于得到的车牌图像可能含有较多噪声,或图像对比度不强、车牌被部分遮挡、车牌处出现污点、变脏、模糊退色、有其它字符区域干扰、以及出现因运动产生的图像模糊失真等情况,所以定位算法实现起来有较多困难。
3、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。
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