车牌识别系统在停车场的独特优势...

车牌识别系统的特色功能是从过往的车辆里提取其车辆的唯一车牌号码进行识别，而抓拍到的图片因外在环境相对较为复杂，使得提取出车牌号码的速度、清晰度以及准确度受其影响很大。通常把环境干扰因素大致分为电子警察、道路卡口和停车场等，为了提高识别率，于是从算法层对不同场景做了针对性处理。随着车辆的增多停车成了一大难题，因此停车场非常有发展前景，火眼臻睛车牌识别专门针对停车场研发的嵌入式车牌识别算法在大角度、车辆匹配率等方面做的效果在行业内较为领先，下面就针对车牌识别系统在停车场里几个较为特别的应用场景做一些梳理。

A、大角度识别

相较于电子警察等场景，大角度下的识别这一点是停车场与其它场景的最大区别， 也是停车场环境下车牌识别技术的最大瓶颈所在。 车牌识别系统在停车场大角度下难以抓拍到常规比例下的矩形车牌， 大角度带来的车牌成像变形是车牌识别公认的技术难点之一，难点在于（一）车牌定位难；由于车牌识别摄像机拍摄的角度，得到的车牌图像往往不是呈矩形的，因此必须先作仿射形变，将其校正为矩形图像。所以想从这样复杂的外在环境中提取车牌不是一件易事。（二）图像矫正的难度更大；图像矫正采用对模糊图像进行方向性的高通滤波（方向微分）的方法来判定运动模糊方向。然后利用相关原理，计算模糊的尺度。

B、识别速度与大像素之间的矛盾

车牌对车牌识别摄像机来说，越远，像素越小，越近像素越大。停车场相较于其他场景来说车道较短，而现在的车牌识别系统的识别是实时的，想在保证识别速度的情况下，支持大像素宽度车牌的识别，这是一对典型的矛盾。通常车牌像素宽度过大，识别速度必然就慢，识别速度要快，就要求车牌像素宽度在一定范围之内。

C、利用现有条件使算法达到最优

停车场出入口通道一般就一进一出两条通道，为了更好的识别效果，通常会在停车场出入口安装减速带，从外在因素确保车牌识别摄像机抓拍到的图片更清晰。所以可以最大程度地利用车速慢、光照好、干扰条件少、一般一次只识别一辆车等条件，使算法在该类条件下达到最优状态。

D、多技术实现最佳的停车场出入口“车辆匹配率”

车牌识别系统本身的体系结构、内部识别算法也在不断改进和完善。尤其值得关注的是，基于车牌识别硬件平台而延伸发展出去的一些技术，如视频测速、车型识别、车辆局部特征识别和比对等技术配合车牌识别，以实现最佳的停车场出入口“车辆匹配率”，这也是只有停车场环境具备的特征。

E、白名单功能

小区停车场有一大特点是每天进出的车辆基本是固定的，所以对于这一部分车辆可以利用车牌识别系统的白名单功能。在车牌识别系统中导入白名单后就可以实现对白名单功能列表中的车辆进行自动开闸放行。对于不想放入的车辆也可以添加黑名单。

车牌识别系统的特色功能是从过往的车辆里提取其车辆的唯一车牌号码进行识别, 把上面说的五大特点都运用得很好了之后，车牌识别系统用在停车场里就会大大提高识别率和识别速度，现在的车牌识别系统的识别率都还不能达到100%，还有很大的提升空间，也期待着识别率100%的那一天早日到来。

大角度识别的识别效果现在还是可以的

谢谢楼主