車牌辨認(rèn)系統(tǒng)對污損車牌的辨認(rèn)效果不好
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　　在公路和城市內(nèi)的實(shí)踐應(yīng)用過程中，很難所觸及到的車牌都是沒有污損的，車牌在運(yùn)用幾年之后，難免會呈現(xiàn)污染和磨損等現(xiàn)象，而在路面上行駛的車輛也很難都是規(guī)范潔凈的車牌，因而在實(shí)踐環(huán)境中，面對破損污舊的車牌，如何進(jìn)步車牌辨認(rèn)系統(tǒng)的辨認(rèn)才能也是實(shí)踐需求處理的問題。

車牌校正
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　　由于受拍攝角度、鏡頭等因素的影響，圖像中的車牌存在水平傾斜、垂直傾斜或梯形畸變等變形，這給后續(xù)的識別處理帶來了困難。如果在定位到車牌后*行車牌校正處理，這樣做有利于去除車牌邊框等噪聲，更有利于字符識別。目前常用校正方法有：Hough變換法，通過檢測車牌上下、左右邊框直線來計(jì)算傾斜角度；旋轉(zhuǎn)投影法，通過按不同角度將圖像在水平軸上進(jìn)行垂直投影，其投影值為0的點(diǎn)數(shù)之和時(shí)的角度即為垂直傾斜角度，水平角度的計(jì)算方法與其相似；主成分分析法，根據(jù)車牌背景與字符交界處的顏色具有固定搭配這一特征、求出顏色對特征點(diǎn)的主成分方向即為車牌的水平傾斜角度；方差小法，根據(jù)字符在垂直方向投影點(diǎn)的坐標(biāo)方差小導(dǎo)出垂直傾斜角的閉合表達(dá)式，從而確定垂直傾斜角度；透視變換，利用檢測到的車牌的四個(gè)頂點(diǎn)經(jīng)過相關(guān)矩陣變換后實(shí)現(xiàn)車牌的畸變校正。

字符分割
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　　定位出車牌區(qū)域后，由于并不知道車牌中總共有幾個(gè)字符、字符間的位置關(guān)系、每個(gè)字符的寬高等信息，所以，為了車牌類型匹配和字符識別正確，字符分割是的一步。字符分割的主要思路是，基于車牌的二值化結(jié)果或邊緣提取結(jié)果，利用字符的結(jié)構(gòu)特征、字符間的相似性、字符間間隔等信息，一方面把單個(gè)字符分別提取出來，也包括粘連和斷裂字符等特殊情況的處理；另一方面把寬、高相似的字符歸為一類從而去除車牌邊框以及一些小的噪聲。一般采用的算法有：連通域分析、投影分析，字符聚類和模板匹配等。污損車牌和光照不均造成的模糊車牌仍是字符分割算法所面對的挑戰(zhàn)，有待更好的算法出現(xiàn)并解決以上問題。

硬件識別：通俗的解釋是通過立的硬件設(shè)備，對所抓拍圖片進(jìn)行一系列的字符處理;目前停車場系統(tǒng)行業(yè)中硬件識別也分為兩種，即帶有單的車牌識別儀和前端硬件識別兩種，安視睿主要采用的是前端硬件識別。
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　　前端硬件識別一體式攝像機(jī)適應(yīng)市場需求，目前得到了廣大客戶的喜愛。安視睿前端硬件識別也叫一體式車牌識別攝像機(jī)，是將傳統(tǒng)單的車牌識別儀嵌入至攝像機(jī)中，實(shí)現(xiàn)前端硬件與攝像機(jī)一體化，實(shí)現(xiàn)圖像抓拍、視頻流傳輸、字符識別、道閘抬桿等一系列的工作。

小區(qū)出入口
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　　車牌識別還有小區(qū)的出入口收費(fèi)系統(tǒng)之間進(jìn)行聯(lián)動，主要作用就是可以識別進(jìn)入到小區(qū)的車輛是否屬于本在小區(qū)進(jìn)行注冊的小區(qū)業(yè)主的車輛，如果像是一些外來的車輛，那么就可以查相關(guān)的資料，同時(shí)還需要進(jìn)行記錄進(jìn)入的時(shí)間，到出小區(qū)的時(shí)候進(jìn)行相應(yīng)的收費(fèi)根據(jù)。有了車牌識別系統(tǒng)之后，甚至能夠做到無人值守，而且來說配合支付寶或者是等第三方應(yīng)用，這樣就能實(shí)現(xiàn)自動進(jìn)行收費(fèi)，比較常見于各大小區(qū)以及大型的超市。

工業(yè)快速卷簾門
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　　在工業(yè)方面應(yīng)用的比較多的主要就是，車牌識別系統(tǒng)還有快速卷簾門或者是快速堆積門之間進(jìn)行聯(lián)動，來實(shí)現(xiàn)對車輛的識別以及放行。比較常見的場所就是自動洗車房，只需要我們在網(wǎng)上進(jìn)行交費(fèi)，車牌就會自動識別進(jìn)入洗車。