为增强算法的鲁棒性,缩小多环境和正常环境下识别效果的距离,车牌识别,臻识科技于2016年7月发布车牌识别一体机2.0版本,并对其算法做出了深入的改进,在原嵌入式神经网络算法的基础上对各---场景车牌识别进行了优化提升。
对于多环境而言差异是由于自然光变化而引起的车牌识别成像效果变差,而不同场景下成像效果的影响因素各不相同:
雨雾天气能见度较低,获取的车牌图片会有---的退化,识别车牌门禁,因此车牌识别系统必须实现图像复原功能,即采用图像复原算法对雨雾天退化图像实现场景的再现。
随着信息化的普及,汽车保有量持续增长,停车泊位缺口越来越大,局限的停车场空间资源已不能满足现有的车辆规模。停车问题已然成为市民出行的困扰。在无法快速增长停车位的情况下,如何盘活现有车位使用效率,整合供给侧和需求侧信息,车牌识别收费系统,成为了---泊位短缺、解决民生问题的主要途径,智慧停车这一概念的出现必然会成为一大趋势。
近年来,私人汽车拥有量的---带动了停车场电子收费系统的蓬勃发展。车牌识别作为整个停车场电子收费系统的计量基础,道闸车牌识别,日新月异,快速---。随着智能车牌识别系统逐渐发展成熟,因其适用更为广泛、基础建设要求---、成本更为低廉等优势一步步取代原有的卡介质收费体系。但目前全国停车场建设情况水平参差不齐,多数采用露天出入口,光影情况复杂,更兼以车辆运行形成车牌大角度等因素,使得车牌识别难度加剧,如何提端场景下的车牌识别率成为业内一直全力---的难点。
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