郯城自動識別車牌系統誠信企業“本信息長期有效”

軟識別系統：車速大于40Km/H時，識別率急劇下降，現被引入停車場場系統中，有待進一步完善。

硬識別系統：能在夜晚、陰天、雨天等各種光照條件下正常工作；

軟識別系統：上述條件下，甚至一天的不同時間內，識別準確率起伏很大。

硬識別系統：無需工業IO卡的支持，借道停車場控制系統(PLC)可直接與各類IC、ID、紙票等類型停車場無縫兼容，實現車牌號與卡號必須一致才能進出的自動識別、自動打印車牌號等功能。

 軟識別系統：依賴IO卡進行車輛檢測、開關道閘等動作，與停車場系統只是軟件嵌入關系，硬件無聯系。工程量大，用線多，穩定度差。

        攝像機共用性

       硬識別系統：系統可與監控系統共用攝像機，對系統無任何影響。

       軟識別系統：不可共用，否則對系統穩定性和識別率造成嚴重影響。

        輸出信號

       硬識別系統：系統可輸出車輛大圖、號牌小圖、號牌識別號碼、號牌顏色和識別可信度、車流量、場內停車量等實時數據。具備車輛進出靜態圖片查詢功能、可接駁車位引導系統等。

大雨場景下識別效果圖

　　夜間在大燈的作用下，車牌的圖像可能會變得一團黑一團白的情況，解決這個問題通常會用到以算法控制補光燈的智能補光技術，同時采用雙重寬動態，使其車牌識別攝像機能夠在同一畫面到更多的亮面和暗部的細節，更接近于人眼睛看到的事物。

夜間場景下識別效果圖

對于順逆光而言，可以通過局部曝光、強光抑制等智能控光技術調整攝像機的曝光參數從而實現優異的成像自動控制。

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。