車牌識別道閘一體機承諾守信「在線咨詢」

因為每次識別需要抓拍多張圖片，因此軟識別的速度較慢。而且該系統對所抓拍的圖片要求也是極高的，必須極為清晰才能達到想要的效果。該系統對現場環境以及調試質量要求極高，在諸多環境不樂觀的場合都不適用，設備的擺放頗為重要。

       硬件識別：通俗的解釋是通過獨立的硬件設備，對所抓拍圖片進行一系列的字符處理；目前停車場系統行業中硬件識別也分為兩種，即帶有單獨的車牌識別儀和前端硬件識別兩種，大禾主要采用的是前端硬件識別。

為增強算法的魯棒性，縮小多環境和正常環境下識別效果的距離，臻識科技于2016年7月發布車牌識別一體機2.0版本，并對其算法做出了更加深入的改進，在原嵌入式神經網絡算法的基礎上對各極端場景車牌識別進行了優化提升。隨著行業的發展，市場各式各樣的需求，市場對車牌識別系統(車牌識別系統)的需求越來越廣泛，主要分為：軟件識別和硬件識別。

對于多環境而言差異是由于自然光變化而引起的車牌識別成像效果變差，而不同場景下成像效果的影響因素各不相同：

　　雨霧天氣能見度較低，獲取的車牌圖片質量會有嚴重的退化，因此車牌識別系統必須實現圖像復原功能，即采用圖像復原算法對雨霧天退化圖像實現場景的再現。

隨著信息化的普及，汽車保有量持續增長，停車泊位缺口越來越大，局限的停車場空間資源已不能滿足現有的車輛規模。停車問題已然成為市民出行的困擾。例如應用于智能小區可以自動判別駛入車輛是否屬于本小區，對非內部車輛實現自動計時收費。在無法快速增長停車位的情況下，如何盤活現有車位使用效率，整合供給側和需求側信息，成為了緩解泊位短缺、解決民生問題的主要途徑，智慧停車這一概念的出現必然會成為一大趨勢。