車牌識(shí)別系統(tǒng)無(wú)法識(shí)別新能源號(hào)牌的主要原因

任何系統(tǒng)都需要人的設(shè)定，即便車牌識(shí)別系統(tǒng)越來(lái)越快捷和智能。在了解它如何工作后，我們就更能理解，為什么它有時(shí)候識(shí)別不出新能源號(hào)牌了。

在“車輛檢測(cè)-圖像采集-預(yù)處理-車牌定位-字符分割-字符識(shí)別-結(jié)果輸出”這個(gè)過(guò)程中，導(dǎo)致新能源號(hào)牌出現(xiàn)無(wú)法識(shí)別或識(shí)別錯(cuò)誤的情況，主要是新能源汽車號(hào)牌號(hào)碼由5位升為6位，車牌識(shí)別系統(tǒng)在識(shí)別過(guò)程中，識(shí)別算法是以普通車牌5位的算法，所以常常出現(xiàn)后一位車號(hào)辨識(shí)失敗或錯(cuò)誤的情況。線圈的繪制對(duì)識(shí)別結(jié)果的影響:首先我們是基于視頻流的車牌識(shí)別系統(tǒng)，車輛在識(shí)別區(qū)域內(nèi)行駛過(guò)程中，每秒會(huì)產(chǎn)生許多張識(shí)別圖片，并產(chǎn)生許多個(gè)車牌識(shí)別結(jié)果，比如鄂A12345進(jìn)入攝像機(jī)識(shí)別區(qū)域內(nèi)，在攝像機(jī)能看清車牌那刻開始產(chǎn)生識(shí)別結(jié)果。

其實(shí)這個(gè)問(wèn)題也很好解決，只需要升級(jí)系統(tǒng)就可以了，由車牌識(shí)別廠家對(duì)系統(tǒng)算法進(jìn)行升級(jí)。大多數(shù)廠家本身對(duì)此算法的升級(jí)已經(jīng)完成，現(xiàn)在要做的就是將新算法導(dǎo)入到已經(jīng)在使用的各個(gè)停車場(chǎng)系統(tǒng)中。車輛駛?cè)胲嚺谱R(shí)別系統(tǒng)抓拍區(qū)域，車輛檢測(cè)器會(huì)自動(dòng)感應(yīng)到車輛的到來(lái)，觸發(fā)車牌識(shí)別一體抓拍車輛的的圖像并識(shí)別出車牌號(hào)。對(duì)于已生產(chǎn)而未出廠的設(shè)備，也需要重新升級(jí)或在安裝過(guò)程中進(jìn)行升級(jí)，避免此類情況出現(xiàn)。

車牌識(shí)別的原理

車牌識(shí)別是基于圖像分割和圖像識(shí)別理論，對(duì)含有車輛號(hào)牌的圖像進(jìn)行分析處理，從而確定牌照在圖像中的位置，并進(jìn)一步提取和識(shí)別出文本字符。

一個(gè)典型的車牌識(shí)別處理過(guò)程包括：圖像采集、圖像預(yù)處理、車牌定位、字符分割、字符識(shí)別及結(jié)果輸出等處理過(guò)程。各個(gè)處理過(guò)程相輔相成，每個(gè)處理過(guò)程均須保證其和較高的抗干擾能力，只有這樣才能保證識(shí)別功能達(dá)到滿意的功能品質(zhì)。

車牌識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方式主要分兩種，一種為靜態(tài)圖像識(shí)別，另一種為動(dòng)態(tài)視頻流識(shí)別。靜態(tài)圖像識(shí)別受限于圖像質(zhì)量、車牌污損度、車牌傾斜度等因素。動(dòng)態(tài)視頻流識(shí)別則需要更快的識(shí)別速度，受限于處理器的性能指標(biāo)，特別是在移動(dòng)終端實(shí)現(xiàn)車牌實(shí)時(shí)識(shí)別需要更多性能優(yōu)化。動(dòng)態(tài)視頻流識(shí)別則需要更快的識(shí)別速度，受限于處理器的性能指標(biāo)，特別是在移動(dòng)終端實(shí)現(xiàn)車牌實(shí)時(shí)識(shí)別需要更多性能優(yōu)化。

隨著科技的發(fā)展，似乎一切都變得智能化了，以下介紹一下車牌識(shí)別系統(tǒng)及其工作原理：

車輛號(hào)牌相當(dāng)于是車輛的個(gè)人證明，它的特殊性與重要性決定車牌識(shí)別系統(tǒng)成為城市智能交通管理系統(tǒng)中不可或缺的重要組成部分。車牌識(shí)別（LPR）系統(tǒng)是以圖像處理、模式識(shí)別等技術(shù)為基礎(chǔ)的智能識(shí)別系統(tǒng)，通過(guò)攝像機(jī)所拍攝道路上行駛的車輛圖像進(jìn)行車牌號(hào)碼的識(shí)別。在經(jīng)過(guò)多年科研和實(shí)踐的反復(fù)磨練，車牌識(shí)別技術(shù)現(xiàn)已經(jīng)成長(zhǎng)為現(xiàn)代社會(huì)中最普及、最成熟的模式識(shí)別技術(shù)之一，并在公路收費(fèi)、監(jiān)測(cè)報(bào)警、停車管理、稱重系統(tǒng)、交通誘導(dǎo)、公路稽查、車輛調(diào)度、車輛檢測(cè)等場(chǎng)合中發(fā)揮著重要作用。過(guò)程涉及：車輛檢測(cè)——圖像采集——預(yù)處理——車牌定位——字符分割——字符識(shí)別——結(jié)果輸出。