高分辨率与辨认速度的矛盾
从模仿相机到高清相机,也会引发图像的高分辨率与辨认速度相矛盾的问题。高清的优势显而易见,但是任何事情都是两面的,在车牌识别中车牌辨认时主要表现为:高清图片由于图片掩盖面广,可能会同时在图片中呈现多个车牌的辨认。这就对车牌辨认的速度请求很高,车牌辨认系统关于高清视频流码流过大,还会因对辨认系统资源占用需求过大而剖析起来会呈现处置速渡过慢的问题,这可能招致呈现漏车现象,而难以完成对车辆抓拍率和车牌辨认率的提升。
车牌识别感光部件对外部环境的处置
环境是影响车牌辨认的主要要素,在采集车辆图像时,由于环境光线变化猛烈,白昼光较强、夜间较弱,面光与背光不同,上午和下午的光照方向也不一样,抓拍图像时受环境光线影响较大,车速过高、采集设备的动态范围等都使成像质量难以得到有效。当辨认算法以为车牌到达了成像位置时系统触发系统开端拍摄,这对触发设备的牢靠性和响应速度都有较高的请求。所以要处理环境形成辨认率低下的问题,还要靠摄像机的感光部件对外部环境的处置。
对图像预处置
车牌识别中车牌定位之前普通要对图像做预处置,然后再停止车牌的定位、分割、辨认等局部。由于得到的车牌图像可能含有较多噪声,或图像比照度不强、车牌被局部遮挡、车牌处呈现污点、变脏、含糊褪色、有其它字符区域干扰、以及呈现因运动产生的图像含糊失真等状况,所以定位算法完成起来有较多艰难。关于字符分割,则可能存在光照不均、污迹严重、车牌倾斜、比照度小、牌照褪色、牌照字符粘连等不利要素,这样就需求研发与之顺应的算法。如算法能顺应各种复杂环境和有噪声、车牌遮挡、车牌倾斜等情况的话,那就能够大大进步车牌辨认的概率。
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