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发布时间：2021-11-18 15:18:00 作者：东方建星
车牌识别系统技术路线：
采用计算机视觉技术识别车牌的流程通常都包括车辆图像采l集，车牌定位，字符分割，光学字符识别，输出识别结果5个步骤。车辆图像的采l集方式决定了车牌识别的技术路线。国际ITS通行的两条主流技术路线是自然光和红外光图像采l集识别。自然光和红外光不会对人体产生不良的心理影响，也不会对环境产生新的电子污染，属于绿色环保技术。
在实际应用中，车牌识别系统的识别率也与车牌质量和拍摄质量密切相关。车牌质量会受到各种因素的影响，如生锈、污渍、油漆剥落、字体褪色、车牌被遮挡、车牌倾斜、高亮度反射、多车牌、假的车牌等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车速等因素的影响。这些影响因素在不同程度上降低了车牌识别的识别率，也是车牌识别系统的难点和挑战。为了提高识别率，不仅要不断完善识别算法，还要想办法克服各种照明条件，让收集到的图像有利于识别。
目前，由于车牌识别系统可以使车辆进出停车场，无需停车卡即可进出，加快了车辆的通行速度，节省了卡管理工作，降低了管理人员的费用，因此广泛应用于各大停车场。
如何提高识别率：
从内因来看，车牌识别系统的基础是车牌识别算法，车牌识别算法由空间复杂性和时间复杂性构成，分为5个特性，有穷即算法的演变过程是有限的，不可能制地进行演算。
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