高分辨率與辨認速度的矛盾
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　　從模仿相機到高清相機，也會(huì )引發(fā)圖像的高分辨率與辨認速度相矛盾的問(wèn)題。高清的優(yōu)勢顯而易見(jiàn)，但是任何事情都是兩面的，在車(chē)牌識別中車(chē)牌辨認時(shí)主要表現為：高清圖片由于圖片掩蓋面廣，可能會(huì )同時(shí)在圖片中呈現多個(gè)車(chē)牌的辨認。這就對車(chē)牌辨認的速度請求很高，車(chē)牌辨認系統關(guān)于高清視頻流碼流過(guò)大，還會(huì )因對辨認系統資源占用需求過(guò)大而剖析起來(lái)會(huì )呈現處置速渡過(guò)慢的問(wèn)題，這可能招致呈現漏車(chē)現象，而難以完成對車(chē)輛抓拍率和車(chē)牌辨認率的提升。

車(chē)牌辨認系統對污損車(chē)牌的辨認效果不好
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　　在公路和城市內的實(shí)踐應用過(guò)程中，很難所觸及到的車(chē)牌都是沒(méi)有污損的，車(chē)牌在運用幾年之后，難免會(huì )呈現污染和磨損等現象，而在路面上行駛的車(chē)輛也很難都是規范潔凈的車(chē)牌，因而在實(shí)踐環(huán)境中，面對破損污舊的車(chē)牌，如何進(jìn)步車(chē)牌辨認系統的辨認才能也是實(shí)踐需求處理的問(wèn)題。

對圖像預處置
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　　車(chē)牌識別中車(chē)牌定位之前普通要對圖像做預處置，然后再停止車(chē)牌的定位、分割、辨認等局部。由于得到的車(chē)牌圖像可能含有較多噪聲，或圖像比照度不強、車(chē)牌被局部遮擋、車(chē)牌處呈現污點(diǎn)、變臟、含糊褪色、有其它字符區域干擾、以及呈現因運動(dòng)產(chǎn)生的圖像含糊失真等狀況，所以定位算法完成起來(lái)有較多艱難。關(guān)于字符分割，則可能存在光照不均、污跡嚴重、車(chē)牌傾斜、比照度小、牌照褪色、牌照字符粘連等不利要素，這樣就需求研發(fā)與之順應的算法。如算法能順應各種復雜環(huán)境和有噪聲、車(chē)牌遮擋、車(chē)牌傾斜等情況的話(huà)，那就能夠大大進(jìn)步車(chē)牌辨認的概率。

車(chē)牌識別技術(shù)結合電子不停車(chē)收費系統(ETC)識別車(chē)輛，過(guò)往車(chē)輛通過(guò)道口時(shí)無(wú)須停車(chē)，即能夠實(shí)現車(chē)輛身份自動(dòng)識別、自動(dòng)收費。在車(chē)場(chǎng)管理中，為提高出入口車(chē)輛通行效率，車(chē)牌識別針對無(wú)需收停車(chē)費的車(chē)輛(如月卡車(chē)、內部免費通行車(chē)輛)，建設無(wú)人值守的快速通道，免取卡、不停車(chē)的出入體驗，正改變出入停車(chē)場(chǎng)的管理模式。

2、預處理
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　　由于圖像質(zhì)量容易受光照、天氣、相機位置等因素的影響，所以在識別車(chē)牌之前需要先對相機和圖像做一些預處理，以得到車(chē)牌清晰的圖像。一般會(huì )根據對現場(chǎng)環(huán)境和已經(jīng)拍攝到的圖像的分析得出結論，實(shí)現相機的自動(dòng)曝光處理、自動(dòng)白平衡處理、自動(dòng)逆光處理、自動(dòng)過(guò)爆處理等，并對圖像進(jìn)行噪聲過(guò)濾、對比度增強、圖像縮放等處理。去噪方法有均值濾波、中值濾波和高斯濾波等；增強對比度的方法有對比度線(xiàn)性拉伸、直方圖均衡和同態(tài)濾波器等；圖像縮放的主要方法有近鄰插值法、雙線(xiàn)性插值法和立方卷積插值等。

車(chē)牌校正
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　　由于受拍攝角度、鏡頭等因素的影響，圖像中的車(chē)牌存在水平傾斜、垂直傾斜或梯形畸變等變形，這給后續的識別處理帶來(lái)了困難。如果在定位到車(chē)牌后*行車(chē)牌校正處理，這樣做有利于去除車(chē)牌邊框等噪聲，更有利于字符識別。目前常用校正方法有：Hough變換法，通過(guò)檢測車(chē)牌上下、左右邊框直線(xiàn)來(lái)計算傾斜角度；旋轉投影法，通過(guò)按不同角度將圖像在水平軸上進(jìn)行垂直投影，其投影值為0的點(diǎn)數之和時(shí)的角度即為垂直傾斜角度，水平角度的計算方法與其相似；主成分分析法，根據車(chē)牌背景與字符交界處的顏色具有固定搭配這一特征、求出顏色對特征點(diǎn)的主成分方向即為車(chē)牌的水平傾斜角度；方差小法，根據字符在垂直方向投影點(diǎn)的坐標方差小導出垂直傾斜角的閉合表達式，從而確定垂直傾斜角度；透視變換，利用檢測到的車(chē)牌的四個(gè)頂點(diǎn)經(jīng)過(guò)相關(guān)矩陣變換后實(shí)現車(chē)牌的畸變校正。

字符識別
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　　對分割后的字符的灰度圖像進(jìn)行歸一化處理，特征提取，然后經(jīng)過(guò)機器學(xué)習或與字符數據庫模板進(jìn)行匹配，后選取匹配度的結果作為識別結果。目前比較流行的字符識別算法有：模板匹配法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )法、支持向量機法和Adaboost分類(lèi)法等。模板匹配法的優(yōu)點(diǎn)是識別速度快、方法簡(jiǎn)單，缺點(diǎn)是對斷裂、污損等情況的處理有一些困難；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )法學(xué)習能力強、適應性強、分類(lèi)能力強但比較耗時(shí)；支持向量機法對于未見(jiàn)過(guò)的測試樣本具有更好的識別能力且需要較少的訓練樣本；Adaboost分類(lèi)法能側重于比較重要的訓練數據，識別速度快、實(shí)時(shí)性較高。我國車(chē)牌由漢字、英文字母和阿拉伯數字3種字符組成，且具有統一的樣式，這也是識別過(guò)程的方便之處。但由于車(chē)牌很容易受外在環(huán)境的影響，出現模糊、斷裂、污損字符的情況，如何提高這類(lèi)字符和易混淆字符的識別率，也是字符識別的難點(diǎn)之一。易混淆字符包括：0與D、0與Q、2與Z、8與B、5與S、6與G、4與A等。
軟件識別：顯而易見(jiàn)詞義能理解出來(lái)是通過(guò)軟件對車(chē)牌號碼進(jìn)行的，通過(guò)在電腦上安裝一個(gè)配套的車(chē)牌識別軟件，對抓拍的圖片進(jìn)行識別處理。其工作方式是通過(guò)攝像機連續抓拍多張照片，選擇其中較為清晰的一張，然后通過(guò)電腦軟件進(jìn)行字符處理，實(shí)現號牌識別的。
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　　因為每次識別需要抓拍多張圖片，因此軟識別的速度較慢。而且該系統對所抓拍的圖片要求也是*的，極為清晰才能達到想要的效果。該系統對現場(chǎng)環(huán)境以及調試質(zhì)量要求*，在諸多環(huán)境不樂(lè )觀(guān)的場(chǎng)合都不適用，設備的擺放頗為重要。
隨著(zhù)現在我國的經(jīng)濟不斷快速進(jìn)行發(fā)展，汽車(chē)的擁有數量也是在逐年進(jìn)行增多的，從但是當車(chē)輛逐漸多了之后，我們對于外來(lái)車(chē)輛進(jìn)行相應的排查以及分類(lèi)也就變得非常的復雜了，所以，現在已經(jīng)有很多的小區都開(kāi)始安裝有車(chē)牌識別功能的系統，用來(lái)區別小區內外的車(chē)輛來(lái)結合相應的收費系統，對那些停留長(cháng)時(shí)間的車(chē)輛比較合理的進(jìn)行收費。

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  濟南市中區車(chē)牌識別系統安裝,車(chē)牌識別系統

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  濟南歷下區安裝不銹鋼崗亭電話(huà)

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  濰坊電動(dòng)旗桿

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