卡口系統(tǒng)通過架設(shè)在路段上的信息采集設(shè)備，實(shí)時(shí)采集、識別、記錄通過該監(jiān)控?cái)嗝娴乃心繕?biāo)(包括機(jī)動(dòng)車，非機(jī)動(dòng)車和行人)的特征數(shù)據(jù)，其中機(jī)動(dòng)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(shù)能夠有效的記錄車輛在各個(gè)卡口路段的行徑記錄，通過大數(shù)據(jù)分析可以提前預(yù)判出車輛的前進(jìn)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(shù)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(dòng)系統(tǒng)等多種行業(yè)都已實(shí)現(xiàn)成功運(yùn)用。

近年來，私人汽車擁有量的持續(xù)提升帶動(dòng)了停車場電子收費(fèi)系統(tǒng)的蓬勃發(fā)展。車牌識別作為整個(gè)停車場電子收費(fèi)系統(tǒng)的計(jì)量基礎(chǔ)，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(chǔ)建設(shè)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(zhì)收費(fèi)體系。但目前全國停車場建設(shè)情況水平參差不齊，多數(shù)采用露天出入口，光影情況復(fù)雜，更兼以車輛運(yùn)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(nèi)一直全力攻克的難點(diǎn)。

縱觀如今的車牌識別市場，硬件在逐步同質(zhì)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(qiáng)烈光照會(huì)帶來局部反光過強(qiáng)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(huì)影響成像質(zhì)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(diǎn)的距離不同、拍攝角度不同都會(huì)影響到終車牌在圖片中的呈現(xiàn)姿態(tài)和外觀。