车牌识别率不高?原因在这里！

车牌识别近两年一涌而上，市面上各种品牌的车牌识别系统。物业方不懂其中的原理，不懂行业标准，随便安装了一套车牌识别系统。结果并不是那么简单，因为车牌识别是每天频繁使用的。出现很多问题，识别率下降。那么华一智能的小编，给大家分析一下识别率不高的原因：(1)雨雾天气能见度较低，获取的车牌图片质量会有严重的退化，因此车牌识别系统必须实现图像复原功能，即采用图像复原算法对雨雾天退化图像实现场景的再现。

图1大雨场景下识别效果图

(2)夜间在大灯的作用下，车牌的图像可能会变得一团黑一团白的情况，解决这个问题通常会用到以算法控制补光灯的智能补光技术，同时采用双重宽动态，使其车牌识别摄像机能够在同一画面捕捉到更多的亮面和暗部的细节，更接近于人眼睛看到的事物。

图2夜间场景下识别效果图

(3)对于顺逆光而言，可以通过局部曝光、强光抑制等智能控光技术调整摄像机的曝光参数从而实现优异的成像自动控制。

图3逆光场景下识别效果图

(4)对于因车辆运行而形成的大角度，个别厂家的车牌识别系统对于此种情况的处理效果并不理想，该问题在有转弯和出入口较宽的停车场显得尤为明显，当然通过对车牌识别摄像机的高度和角度的控制，可以减少大角度的弧度，但是并不能完全解决这个问题，还得加上算法识别，火眼臻睛车牌识别算法增加对变形字符的识别处理，专门针对这个问题做特别处理，再加上局部曝光功能，在识别大角度下的车牌效果更好。

图4大角度场景下识别效果图

每一项的算法改进，都凝聚了多点的算法创新和突破。在算法研发的过程中，每一项改进都是困难的，因为往往都伴随着其它新问题的产生。以提高逆光情况下的灵敏度为例，如果其对逆光环境识别是有益的，那么要考虑在正常情况下，把非车牌当成车牌来识别的概率会提高、识别速度变慢等问题。”但是即使困难重重也不应该此止步，对产品算法性能追求的信念应该为整个行业所坚持。极端场景下算法的优化，极大提高了车牌识别在多环境、多角度下的识别率和适用性。一个行业的成熟进步，离不开从业者每一次尝试、努力、突破。世之奇观，在于险远；人所罕，有志而达。正确的方向和持续的努力，才能让一个企业在这个新兴行业里砥砺奋进，占得一席之地。对于多环境而言的差异是由于自然光变化而引起的车牌识别成像效果变差，而不同场景下成像效果的影响因素各不相同。提高产品的技术核心，成为了智慧停车行业需要认真的问题。也希望大家在选购车牌识别的过程中，要看技术，看公司能力等多方面因素。

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