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車牌識別相機在高速公路收費站中的應用

　　同時，車牌識別相機也可以應用于高速公路收費站。目前，我國的高速公路建設發展突飛猛進，高速公路四通八達，每個出口均設有收費站，一方面便于收費管理，另一方面也可協助對高速公路上的交通進行規范管理。車牌識別相機在高速公路收費站的應用，可以極大地方便識別違規行駛車輛的號牌信息，對一些車輛進行有效的管理和抓捕。

在收費站出入口安裝車牌識別相機，當有車輛駛入時車牌識別相機抓拍識別并將識別到的車牌信息發送到的中心管理服務器上，通過和數據庫中的盜搶車輛的車牌信息進行對比便可判斷出駛入高速公路收費站出入口的車輛是否是盜搶車輛，可極大地避免事故的發生并對已發生的事件提供破案參考信息。

但是火眼在大角度場景下的優勢不容忽視，眾所周知，現在市面上的車牌識別產品大多采用外設觸發方式，基于圖像進行識別的技術，對運動狀態或靜止狀態車輛的車牌號碼進行非接觸性信息采集并實時智能識別。所以要優化車牌識別產品在極端環境下的識別表現，就必須從算法著手進行改良。　為解答這一疑惑，筆者特意走訪了成都臻識科技發展有限公司(以下簡稱“臻識科技”)，對其在極端環境下的算法研發進行詳細了解。

縱觀如今的車牌識別市場，硬件在逐步同質化，算法的優劣成為各大廠家競爭的核心。目前，基于深度學習的車牌識別系統逐漸成為行業發展趨勢。那么深度學習算法具體是指什么呢，這種算法又有何優勢呢?下面讓筆者一一為您解析。

不同光照條件對識別效果影響很大。比如天氣狀況不同，車牌在晴天和陰雨、下雪天氣視覺上是不一樣的，晴天車牌圖片一般都較為清晰，但是強烈光照會帶來局部反光過強的問題，陰雨天氣圖片昏暗模糊，下雪則有可能覆蓋車牌的某些區域;另外即使在同一天由于陽光顏色的變化也會影響成像質量。車牌本身種類較多，形狀、顏色、尺寸等都各有不同，而且，拍攝點的距離不同、拍攝角度不同都會影響到終車牌在圖片中的呈現姿態和外觀。