為增強算法的魯棒性，縮小多環(huán)境和正常環(huán)境下識別效果的距離，臻識科技于2016年7月發(fā)布車牌識別一體機2.0版本，并對其算法做出了更加深入的改進(jìn)，在原嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基礎(chǔ)上對各極端場景車牌識別進(jìn)行了優(yōu)化提升。

對于多環(huán)境而言差異是由于自然光變化而引起的車牌識別成像效果變差，而不同場景下成像效果的影響因素各不相同：

　　雨霧天氣能見度較低，獲取的車牌圖片質(zhì)量會有嚴(yán)重的退化，因此車牌識別系統(tǒng)必須實現(xiàn)圖像復(fù)原功能，即采用圖像復(fù)原算法對雨霧天退化圖像實現(xiàn)場景的再現(xiàn)。

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(tuán)黑一團(tuán)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(shù)，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(xì)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(shù)調(diào)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。

大角度場景下識別效果圖

　　每一項的算法改進(jìn)，都凝聚了多點的算法創(chuàng)新和突破。正如臻識科技算法工程師所說，“在算法研發(fā)的過程中，每一項改進(jìn)都是困難的，因為往往都伴隨著其它新問題的產(chǎn)生。以提高逆光情況下的靈敏度為例，如果其對逆光環(huán)境識別是有益的，那么就要考慮在正常情況下，把非車牌當(dāng)成車牌來識別的概率會提高、識別速度變慢等問題?！钡羌词估щy重重也不應(yīng)該就此止步，對產(chǎn)品算法性能追求的信念應(yīng)該為整個行業(yè)所堅持。