車牌識(shí)別系統(tǒng)難以在停車場的正常比例下捕獲矩形牌照。由大角度引起的牌照圖像的變形是車牌識(shí)別所識(shí)別的技術(shù)難題之一。難點(diǎn)在于：1。車牌位置困難：由于車牌識(shí)別攝像頭在拍攝角度時(shí)，產(chǎn)生的車牌圖像通常不是矩形，因此必須仿射形狀才能將其校正為矩形圖片。因此，從如此復(fù)雜的外部環(huán)境中提取牌照并不容易。 2.圖像校正更加困難：圖像校正在模糊圖像上使用定向高通濾波（方向微分）來確定運(yùn)動(dòng)模糊的方向。然后使用相關(guān)原理來計(jì)算模糊的比例。

車面（模型）識(shí)別和匹配算法繞過了傳統(tǒng)的車牌字符識(shí)別過程，從更基本的圖像特征開始，車牌識(shí)別系統(tǒng)安裝公司，避免了字符識(shí)別中可能出現(xiàn)的錯(cuò)誤。每輛車的車身特征都是維一，它們可以記錄為車輛的“指紋”，并通過比較車輛之間的相似性來實(shí)現(xiàn)車輛的匹配。由于該算法不涉及車牌字符識(shí)別，即使車牌上的字符被污染或字符扭曲，車輛也可以有效地匹配。在沒有識(shí)別或識(shí)別錯(cuò)誤的情況下，識(shí)別由輔助憑證補(bǔ)充，例如虛擬通行證號(hào)碼，進(jìn)入和退出QR碼等，通過多憑證輔助，車輛識(shí)別比較的概率在理論上是相等的到100％。

智能車牌識(shí)別系統(tǒng)一般僅作為車輛自身識(shí)別的車牌信息中的主要信息載體模式，消除了卡的投入，減少了卡的資源;此外，當(dāng)車輛到達(dá)出入口時(shí)，濮陽車牌識(shí)別系統(tǒng)，整個(gè)系統(tǒng)將利用高科技手段自動(dòng)快速識(shí)別其相關(guān)的訪問模式。目前，車牌識(shí)別系統(tǒng)安裝廠家，智能車牌識(shí)別系統(tǒng)已經(jīng)獲得了廣泛的應(yīng)用空間。通過整體改進(jìn)措施和完善的規(guī)模，車牌識(shí)別系統(tǒng)安裝，獲得應(yīng)該可用的模型空間，因?yàn)槌鞘兄械牧空跀U(kuò)大，智能車牌識(shí)別系統(tǒng)，在運(yùn)輸行業(yè)，已經(jīng)取得了的進(jìn)步。通過改進(jìn)總體范圍，獲得了應(yīng)該開發(fā)的空間模型。通過智能車牌識(shí)別系統(tǒng)，為停車場實(shí)施了智能管理模式，并對管理流程進(jìn)行了高度優(yōu)化。從而節(jié)省了人工成本。

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