車牌識別系統(tǒng)的關鍵技術及算法。車牌定位目前，根據車牌的特征，常見的車牌定位方法有基于車牌顏色特征信息的定位法、基于車牌區(qū)域頻譜特征的定位法、基于分類器的車牌定位法、基于車牌邊緣特征的車牌定位法等，這些方法各有所長。值得注意的是，車牌定位算法的分類并不是唯1一的，區(qū)別算法類別的標準并不十分明確。車牌定位算法的方法多種多樣、各有所長，停車道閘，但存在著計算量大或者定位準確率不高等問題。

如何解決場景中諸多個性的功能點，是當前車牌識別技術需要突破的桎梏。場景車牌識別相機無疑為車牌識別技術打開了新的窗口，重構車牌識別技術的落地應用新生態(tài)。在車牌識別一體機的研發(fā)過程中，團隊成員對復雜場景的深度理解是極為重要的。只有具備豐富行業(yè)研發(fā)經驗，并深度發(fā)掘場景需求，才能將理論與實踐相結合，立體化探索多個場景的痛點與難點，聚焦客戶關注點，為產品設計指明方向。對此，深睛車牌識別率1先做出了應對方案，基于多年行業(yè)積累，對各個細分場景不斷調研、摸索，于行業(yè)內推出了五款針對細分場景的車牌識別一體機，旨在幫助車牌識別一體機更好地落地到復雜場景中，滿足場景特定功能需求，助力各行業(yè)數(shù)據化管理、智能化管理、可視化管理進一步升級。

車牌識別系統(tǒng)采用高度模塊化的設計，將車牌識別過程的各個環(huán)節(jié)各自作為一個獨立的模塊。車牌跟蹤模塊車牌跟蹤模塊記錄下車輛行駛過程中每一幀中該車車牌的位置以及外觀、識別結果、可信度等各種歷史信息。由于車牌跟蹤模塊采用了具有一定容錯能力的運動模型和更新模型，使得那些被短時間遮擋或瞬間模糊的車牌仍能被正確地跟蹤和預測，終只輸出一個識別結果。

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