卡口系統(tǒng)通過架設在路段上的信息采集設備，實時采集、識別、記錄通過該監(jiān)控斷面的所有目標(包括機動車，非機動車和行人)的特征數(shù)據(jù)，其中機動車車牌信息是的數(shù)據(jù)之一?？谙到y(tǒng)通過車牌識別技術能夠有效的記錄車輛在各個卡口路段的行徑記錄，通過大數(shù)據(jù)分析可以提前預判出車輛的前進方向，針對特定車輛可以提前布防和跟蹤抓捕。臨沂大禾信息技術研發(fā)的車牌識別SDK，在智能交通系統(tǒng)、出入口管理系統(tǒng)、圖幀系統(tǒng)、移動系統(tǒng)等多種行業(yè)都已實現(xiàn)成功運用。

近年來，私人汽車擁有量的持續(xù)提升帶動了停車場電子收費系統(tǒng)的蓬勃發(fā)展。車牌識別作為整個停車場電子收費系統(tǒng)的計量基礎，日新月異，快速革新。隨著智能車牌識別系統(tǒng)逐漸發(fā)展成熟，因其適用更為廣泛、基礎建設要求更低、成本更為低廉等優(yōu)勢一步步取代原有的卡介質收費體系。但目前全國停車場建設情況水平參差不齊，多數(shù)采用露天出入口，光影情況復雜，更兼以車輛運行形成車牌大角度等因素，使得車牌識別難度加劇，如何提端場景下的車牌識別率成為業(yè)內一直全力攻克的難點。

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(tài)，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(jié)，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(shù)從而實現(xiàn)優(yōu)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(yōu)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(tǒng)逐漸成為行業(yè)發(fā)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(yōu)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(qū)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(xiàn)姿態(tài)和外觀。