开门红科技：深圳车牌识别系统要解决什么痛点？

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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。
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& w( D( X+ n5 |6 y- h5 _) M% a) z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，比如识别率不高、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。

开门红科技：深圳车牌识别系统要解决什么痛点如下：
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" ^  E, N3 A6 V- G$ J4 R) B​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。

# Q1 X1 C& U, J7 }& v9 Q- ^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。

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。

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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