电子车牌识别系统-晋城车牌识别系统-鑫友维自动道闸

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车牌识别系统相机工作过程：

车辆检测—图像采集—预处理—车牌定位—字符分割—字符识别—结果输出。但是停车场的环境复杂多样，---的样子多种多样，正常的环境下识别没有问题，今天咱们就来---在复杂条件下，尤其是较差的环境中，车牌识别相机是怎样工作的。

一、夜间车牌识别处理方式

夜间多是一些路灯、室内透光等较为复杂的光线，对车牌识别相机造成很大的干扰，尤其还有汽车大灯，这些往往影响车牌的识别效果，例如，如果车牌识别相机安装角度掌握不好，在大灯的作用下，车牌的图像可能会变得一团黑或一团白，为解决这个问题的通常会用到宽动态算法，增加补光灯，车牌识别相机自带补光灯，由算法控制依据车牌局部的识别需要而控制的补光技术，区别于传统的光敏电阻控制补光，能够应对昏暗的环境，抓拍到清晰的图片，进而---识别率。

二、大角度车牌识别处理方式

转弯和出入口较宽的停车场等大角度问题是车牌识别相机的难题，虽然能够调整车牌识别相机的高度和角度，以减少大角度的情况，但并不是能够完全解决这个问题，所以在车牌识别算法中做特殊处理，以便于---的识别---，车牌识别算法就增加了对畸形字符的处理等功能，使其呈现---的识别率效果。

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常见的车牌识别系统有哪些？它们有什么不同呢？

在运用识别效果上，视频流识别模式的优势时可以通过自动---识别单元自动化的从---到的动态图像进行识别车辆车牌信息，并记录车辆的外观、颜色等信息。但是，这种识别模式对于无牌车通过时是无---常识别的，智能车牌识别系统，这也导致了容易出现漏车的现象发生。同时，云车牌识别系统，视频流识别模式车牌识别系统也容易受到车速的影响，也容易因为车辆较多而出现误触发识别，导致车牌识别率---降低。

而地感线圈识别模式的车牌识别系统的优势在于其触发识别更快、识别率高，不易出现漏车现象，而且性能实用上也比较稳定，对于无牌车辆也能识别出车辆的信息，甚至可以自动为该车辆配上虚拟车牌，更方便对无牌车泊车的管理，但是这种模式只有静态图像信息，在后期管理上不利于分类管理与查询。此外，地感线圈识别模式的车牌识别系统也不适用于一些不适合切割路面的现场中。至于视频流+地感识别模式的车牌识别系统，在识别效果上肯定是较佳的，但是其对适用场合环境的要求也是高的。

在安装成本上，采用视频流识别模式的车牌识别系统成本是低的，与采用其他两种识别模式的车牌识别系统相比，电子车牌识别系统，它不仅设施识别消耗成本较少，安装成本也较少，而地感线圈识别模式的车牌识别系统在成本上则略高于视频流识别模式的车牌识别系统。采用视频流+地感识别模式的车牌识别系统的成本消耗也是多的，基本达到上述两种模式的总和。

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