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车牌识别系统存在的三个问题

点击次数:2364 发布时间:2015-04-13
  一、摄像机的拍摄技术有待进一步的提高
  
  在国内目前的市场上,虽然各个摄像机厂家虽针对道路监控研发出相应的产品,并特别针对交通的特殊要求进行了必要的改进。但是由于在道路的实际监控过程中,摄像机是长期处于室外的,受环境因素影响非常大,比如刮风、下雨等。因此,就不仅要求车牌识别系统的清晰度高,还要求其适应性强。应用在卡口车牌识别的使用环境相对较复杂,有的是国道,有的是省道,有的是县道,而不同的使用环境车辆的行驶速度不同,这对摄像机的快门速度设定要求就较高,不仅要便于使用者安装调试,还要求快门速度设定更加准确,以适应不同的使用场所。
  
  另外,在我国的北方,冬天的雨雪及大雾天气时有发生,在这种环境下,道路监控摄像机的清晰度就会受到严重的干扰,因此不少的车牌识别系统厂家就设计了透雾功能。目在在市面上出现的大多是黑白透雾功能,但此种做法会损失掉车牌的颜色。
  
  二、高清晰成像的同时带来其它问题
  
  目前社会上的智能交通系统已从标清系统逐渐的过渡到高清系统,相比而言,高清系统的优势不言而喻,高清拍摄的图片由于图片覆盖面广,可能会同时在图片中出现多个车牌的识别问题。但更为重要的是,高清数据量过大,不仅会出现处理速度过慢的问题,还会因对资源占用需求过大难以实现高清视频流识别,这些都是车牌识别系统在高清系统中面临的新问题。
  
  三、老化破损的车牌较难识别
  
  我们都知道,车牌在使用几年后,难免会出现污染磨损和破旧等现象,而在路面上行驶的车辆也很难保证都是标准干净的车牌,因此在实际环境中,面对破损污旧的车牌,如何提高车牌识别系统的识别能力也是实际需要解决的问题。
  
  如在河南、山东等长期拉煤的车辆,由于较脏,会将车牌挡住一部分,或还有故意挡住车牌。针对这种情况,车牌识别系统是无法识别的,因为它仅是一项对已有图像的识别技术,并不包含有透视能力,因此如何在视频流中既有干扰又有污损的情况下定位和识别车牌,是目前车牌识别系统需要进一步完善和发展的。
  
  针对这方面问题目前解决的方法是,要提高车牌识别系统的识别率,目前主要采用的方法是,在视频流中首先对车体进行判断,随后对车牌进行初定位,并进行判断,在对车牌进行定位后,通过算法对车牌进行字符和数字识别,以得到车牌的信息。但此种方式主要取决于算法的度,因此算法的好坏是至关重要的。
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