在收費(fèi)站出入口安裝車牌識(shí)別相機(jī)，當(dāng)有車輛駛?cè)霑r(shí)車牌識(shí)別相機(jī)抓拍識(shí)別并將識(shí)別到的車牌信息發(fā)送到的中心管理服務(wù)器上，通過(guò)和數(shù)據(jù)庫(kù)中的盜搶車輛的車牌信息進(jìn)行對(duì)比便可判斷出駛?cè)敫咚俟肥召M(fèi)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(duì)已發(fā)生的事件提供破案參考信息。近年來(lái)，隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，機(jī)動(dòng)車數(shù)量的迅速增長(zhǎng)，公路運(yùn)輸變得越來(lái)越繁忙。交通管理現(xiàn)狀和需求的矛盾進(jìn)一步加劇，與交通相關(guān)的和治安案件也逐年上升。

大角度場(chǎng)景下識(shí)別效果圖

　　每一項(xiàng)的算法改進(jìn)，都凝聚了多點(diǎn)的算法創(chuàng)新和突破。正如臻識(shí)科技算法工程師所說(shuō)，“在算法研發(fā)的過(guò)程中，每一項(xiàng)改進(jìn)都是困難的，因?yàn)橥及殡S著其它新問(wèn)題的產(chǎn)生。以提高逆光情況下的靈敏度為例，如果其對(duì)逆光環(huán)境識(shí)別是有益的，那么就要考慮在正常情況下，把非車牌當(dāng)成車牌來(lái)識(shí)別的概率會(huì)提高、識(shí)別速度變慢等問(wèn)題?！钡羌词估щy重重也不應(yīng)該就此止步，對(duì)產(chǎn)品算法性能追求的信念應(yīng)該為整個(gè)行業(yè)所堅(jiān)持。

縱觀如今的車牌識(shí)別市場(chǎng)，硬件在逐步同質(zhì)化，算法的優(yōu)劣成為各大廠家競(jìng)爭(zhēng)的核心。目前，基于深度學(xué)習(xí)的車牌識(shí)別系統(tǒng)逐漸成為行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)。那么深度學(xué)習(xí)算法具體是指什么呢，這種算法又有何優(yōu)勢(shì)呢?下面讓筆者一一為您解析。

不同光照條件對(duì)識(shí)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(jué)上是不一樣的，晴天車牌圖片一般都較為清晰，但是強(qiáng)烈光照會(huì)帶來(lái)局部反光過(guò)強(qiáng)的問(wèn)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(yáng)光顏色的變化也會(huì)影響成像質(zhì)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(diǎn)的距離不同、拍攝角度不同都會(huì)影響到終車牌在圖片中的呈現(xiàn)姿態(tài)和外觀。