在收費站出入口安裝車牌識別相機，當有車輛駛入時車牌識別相機抓拍識別并將識別到的車牌信息發(fā)送到的中心管理服務器上，通過和數(shù)據(jù)庫中的盜搶車輛的車牌信息進行對比便可判斷出駛入高速公路收費站出入口的車輛是否是盜搶車輛，可極大地避免事故的發(fā)生并對已發(fā)生的事件提供破案參考信息。近年來，隨著社會經(jīng)濟的快速發(fā)展，機動車數(shù)量的迅速增長，公路運輸變得越來越繁忙。交通管理現(xiàn)狀和需求的矛盾進一步加劇，與交通相關的和治安案件也逐年上升。

大角度場景下識別效果圖

　　每一項的算法改進，都凝聚了多點的算法創(chuàng)新和突破。正如臻識科技算法工程師所說，“在算法研發(fā)的過程中，每一項改進都是困難的，因為往往都伴隨著其它新問題的產(chǎn)生。以提高逆光情況下的靈敏度為例，如果其對逆光環(huán)境識別是有益的，那么就要考慮在正常情況下，把非車牌當成車牌來識別的概率會提高、識別速度變慢等問題。”但是即使困難重重也不應該就此止步，對產(chǎn)品算法性能追求的信念應該為整個行業(yè)所堅持。

縱觀如今的車牌識別市場，硬件在逐步同質化，算法的優(yōu)劣成為各大廠家競爭的核心。目前，基于深度學習的車牌識別系統(tǒng)逐漸成為行業(yè)發(fā)展趨勢。那么深度學習算法具體是指什么呢，這種算法又有何優(yōu)勢呢?下面讓筆者一一為您解析。

不同光照條件對識別效果影響很大。比如天氣狀況不同，車牌在晴天和陰雨、下雪天氣視覺上是不一樣的，晴天車牌圖片一般都較為清晰，但是強烈光照會帶來局部反光過強的問題，陰雨天氣圖片昏暗模糊，下雪則有可能覆蓋車牌的某些區(qū)域;另外即使在同一天由于陽光顏色的變化也會影響成像質量。車牌本身種類較多，形狀、顏色、尺寸等都各有不同，而且，拍攝點的距離不同、拍攝角度不同都會影響到終車牌在圖片中的呈現(xiàn)姿態(tài)和外觀。