在一些交通量大的停車場，由于車牌識別的自動處理機(jī)制，進(jìn)入現(xiàn)場時(shí)車輛之間的距離太小，導(dǎo)致前方車輛遮擋影響后續(xù)車輛的識別，從而導(dǎo)致缺乏錄取記錄，車牌識別系統(tǒng)公司，導(dǎo)致在出現(xiàn)時(shí)沒有比較。問題。無人值守的停車場，城市路邊停車場和公園旨在節(jié)省成本和加快速度。管理層希望在入口或出口處不會有人或減少人工干預(yù)。此外，隨著智能交通管理系統(tǒng)識別系統(tǒng)的進(jìn)一步支持和發(fā)展，車牌識別系統(tǒng)價(jià)格，識別技術(shù)將越來越完善，更能為人們的日常生活服務(wù)。停車場實(shí)現(xiàn)了真正的無人管理，這也是未來的智慧。城市智能停車場發(fā)展的重要方向。

特別是在一些小場景中，如停車場，加油站，新能源電動汽車充電站，車牌識別系統(tǒng)安裝廠家，電腦在展位或機(jī)房內(nèi)，往往由于溫度，濕度等條件，會出現(xiàn)不穩(wěn)定;另外，在某些情況下，由于天氣，復(fù)雜環(huán)境，角度影響，識別率不達(dá)標(biāo)，所以很少使用;硬識別是實(shí)現(xiàn)視頻圖像采集處理，自動補(bǔ)光，適應(yīng)各種復(fù)雜環(huán)境，自動識別車輛編號和輸出集成設(shè)備的前端，該模型采用嵌入式技術(shù)將深度學(xué)習(xí)算法嵌入到攝像機(jī)硬件中。具有運(yùn)算速度快，裝置體積小，穩(wěn)定性強(qiáng)，車牌識別系統(tǒng)，適應(yīng)性強(qiáng)等特點(diǎn)。

在車牌識別系統(tǒng)中，通常采用多種識別模型的組合來識別車牌，構(gòu)建分層字符識別過程，可以有效提高字符識別的正確率。另一方面，在字符識別之前，使用計(jì)算機(jī)智能算法對字符圖像進(jìn)行預(yù)處理，不僅可以盡可能地保留圖像信息，還可以提高圖像質(zhì)量，提高相似字符的可區(qū)分性，并確保字符識別的可靠性。識別結(jié)果決策模塊，具體地，決策模塊利用通過視場的車牌過程留下的歷史記錄對識別結(jié)果做出智能決策。通過計(jì)算觀測框的數(shù)量，識別結(jié)果的穩(wěn)定性，軌跡穩(wěn)定性，速度穩(wěn)定性，平均可信度和相似度，獲得車牌的綜合可信度評估，從而確定是否繼續(xù)跟蹤車牌或輸出。識別結(jié)果或拒絕結(jié)果。該方法綜合利用了所有幀的信息，減少了前一種基于單一圖像的識別算法引起的偶然性誤差，大大提高了識別率和識別結(jié)果的正確性和可靠性。

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