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车牌识别技术大大提高了停车效率,但导致车牌识别失败的原因有哪些呢

来源:http://www.hztjtzn.com/news/371.html   发布时间:2021-01-08

车牌识别技术大大提高了停车效率,但导致车牌识别失败的原因有哪些呢

车牌识别技术是目前智能交通中重要的环节之一,通过车牌提取,图像预处理,特征提取等一系列技术,从而正确识别车牌号。但是由于硬件以及其他因素影响,导致车牌识别的正确识别率只能达到95%左右,这也让无人值守,无感支付遇到了极大的阻力。
在日常的车辆进出管理过程中,除了车牌识别设备的频繁使用造成的不断老旧,反应延迟外,还有什么因素在影响着车牌识别的成功率呢?
一:车辆本身的外观设备老旧
车辆老旧,导致车牌外观磨损,车牌掉漆严重,从而无法被准确识别。
二:车牌识别机摆放位置不对
一开始进行安装的车牌识别一体机的摆放位置不对,会造成车牌无法进入识别范围内,进而不能被正确识别。
三:车速过快
车辆如果行驶过快,会导致摄像机无法准确捕捉到车牌图像,影响成功率。
四:恶劣自然环境
遇到大雨,大雪等恶劣天气的话,会让车牌头像变模糊,影响识别。
五:妄图快速跟随前车进出
一般而言的车辆识别只支持一车一杆,在起杆落杆的时候也会有时间间隔,在这期间后车想快速进出的话,系统是无法识别的。
六:地感线圈埋设的位置和距离
如果线圈和道闸距离过近,会砸到车辆甚至会影响车牌识别,所以距离最好有个2到3米的间隔。
七:车牌识别的算法机制问题
如果以上问题已经避免但是仍旧无法识别的话,有可能就是识别的算法机制问题了。现在每套管理系统都会有自己的算法机制来识别车牌,不同的系统会有些不一样,从而会导致不同的情况发生。
在传统的图像识别处理中,很多图像特征都是人为设定的,这就不免在实际应用中让各种车类的特征提取遇到些许不便。但是相信通过未来人工智能技术和深度学习技术的发展,车牌的正确识别率会有较大的提升。
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