是停车系统出入口大角度识别这一点,是停车场管理系统车牌识别系统技术的大难点。车牌识别是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用,电子收费(ETC)系统中,也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。车牌识别要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来,通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术,识别车辆牌号、颜色等信息,目前新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%,汉字的识别率可达到99%。

是停车系统出入口大角度识别这一点,是停车场管理系统车牌识别系统技术的难点。车牌识别是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用,电子收费(ETC)系统中,也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。车牌识别要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来,通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术,识别车辆牌号、颜色等信息,目前新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%,汉字的识别率可达到99%。

由于车牌识别系统很难在停车场大角度捕捉到车辆的矩形车牌,因此车牌图像往往不是矩形图像,必须对其进行仿射变形并校正为矩形图像。因此,在保证车牌的大角度捕获的同时,会降低车牌识别系统的识别率。大角度引起的车牌图像变形是车牌识别中公认的技术难点之一。车牌定位是困难的;由于车牌识别摄像机拍摄角度,车牌图像往往不是矩形的,所以我们必须首先进行仿射变形并将其校正成矩形图像。因此,从如此复杂的外部环境中提取车牌并非易事。二.图像校正比较困难;图像校正使用方向高通滤波方法来确定运动模糊的方向。车牌识别的准确性与“车辆匹配率”之间的矛盾,为了提高车牌自动识别率,对停车场收费系统中难于识别的少数车牌进行识别、匹配和纠正。这样,车牌识别精度和匹配率之间存在矛盾,车牌识别系统的系统结构和内部识别算法也在不断地改进和改进。

特别值得注意的是,基于车牌识别硬件平台扩展的一些技术,如视频测速、车辆识别、部分车辆特征识别和与车牌识别匹配,以实现停车场入口“车辆匹配率”,这也是只要停车环境具有的特点。