大禾車牌識別SDK采用清華OCR技術(shù)，融合了車牌定位、車牌字符切分、車牌字符識別等算法，使該系統(tǒng)具有識別、速度快、適應(yīng)性強、使用方便等優(yōu)勢，技術(shù)處于水平，在相關(guān)行業(yè)領(lǐng)域得到用戶的廣泛好評。大禾大禾車牌識別SDK目前可應(yīng)用于Windows、Linux、ARM、DSP、ADI、WIN CE、Android等多種平臺，是現(xiàn)在國內(nèi)市場上支持平臺種類的車牌識別SDK。

逆光場景下識別效果圖

對于因車輛運行而形成的大角度，個別廠家的車牌識別系統(tǒng)對于此種情況的處理效果并不理想，該問題在有轉(zhuǎn)彎和出入口較寬的停車場顯得尤為明顯，當然通過對車牌識別攝像機的高度和角度的控制，可以減少大角度的弧度，但是并不能完全解決這個問題，還得加上算法識別，大禾車牌識別算法增加對變形字符的識別處理，專門針對這個問題做特別處理，再加上局部曝光功能，在識別大角度下的車牌效果更好。

縱觀如今的車牌識別市場，硬件在逐步同質(zhì)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(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。