深圳车牌识别系统需要解决哪些痛点？

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随着人们生活水平的提高，车辆的不断增加，智能交通已经成为衡量一个城市发展的重要指标。车牌识别，已经成为我们生活中不可或缺的一部分。
越来越多的场所开始考虑安装停车场系统设备，保障停车安全。但是现在的车牌识别系统在技术上还存在着一些难题，如，识别率不高、识别不稳定、夜间识别效果差、识别速度慢等，这都是行业厂家亟待解决的问题，唯有突破这些难题。
- q  X. r8 }0 H$ _3 `那么深圳车牌识别系统需要解决哪些痛点？相信不少人是有疑问的，今天开门红科技就跟大家解答一下！

3 W$ `: x! L7 [$ `% H- [开门红车牌识别系统在采集车辆图像时，由于环境光线变化剧烈，白天光较强、夜间较弱，面光与背光行驶不同，上午和下午的光照方向也不一样，抓拍图像时受环境光线影响较大，车速过快、采集设备动态范围和识别率不够会使成像质量难低。
/ y7 [/ o' z- |对于地感线圈触发的情况来说，当认为车牌达到了最佳成像位置时系统触发系统开始拍摄，这对触发设备的可靠性和响应速度都有较高的要求。
# X0 {1 K7 z' x) }; f2 }车牌定位之前一般要对图像做预处理，然后再进行定位、分割、识别等部分。得到的车牌图像有较多噪声、图像对比度不强，车牌被部分遮挡，车牌处出现污点、变脏，笔迹褪色，有其它字符区域干扰，以及出现因运动产生的图像模糊失真等情况，所以定位算法实现起来有困难。
& w8 a9 v5 i5 F; M# J7 A对于字符分割，则可能存在光照不均、污迹严重、车牌倾斜、对比度小、牌照褪色、牌照字符粘连等不利因素，需要研发与之适应的算法。而字符识别算法上，因为汉字笔画复杂，所以要求图像有更高的分辨率，系统有很高的采集和处理速度，才能达到实时处理的要求。算法的简捷、实用、高效率往往和算法速度形成冲突。
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