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伸缩门的当下痛点

发布时间:2020-01-21

随着人们生活水平的提高,车辆的不断增加,智能交通已经成为衡量一个城市发展的重要指标。伸缩门,已经成为我们生活中不可或缺的一部分。越来越多的场所开始考虑安装伸缩门设备,保障停车安全。但是,现在的伸缩门在技术上还存在着一些难题,如,识别率不高、识别不稳定、夜间识别效果差、识别速度慢等,这都是行业厂家亟待解决的问题,唯有突破这些难题。

在采集车辆图像时,由于环境光线变化剧烈,白天光较强、夜间较弱,面光与背光行驶不同,上午和下午的光照方向也不一样,抓拍图像时受环境光线影响较大,车速过快、采集设备动态范围和识别率不够会使成像质量难低。对于地感线圈触发的情况来说,当认为车牌达到了最佳成像位置时系统触发系统开始拍摄,这对触发设备的可靠性和响应速度都有较高的要求。

车牌定位之前一般要对图像做预处理,然后再进行定位、分割、识别等部分。得到的车牌图像有较多噪声、图像对比度不强,车牌被部分遮挡,车牌处出现污点、变脏,笔迹褪色,有其它字符区域干扰,以及出现因运动产生的图像模糊失真等情况,所以定位算法实现起来有困难。对于字符分割,则可能存在光照不均、污迹严重、车牌倾斜、对比度小、牌照退色、牌照字符粘连等不利因素,需要研发与之适应的算法。而字符识别算法上,因为汉字笔画复杂,所以要求图像有更高的分辨率,系统有很高的采集和处理速度,才能达到实时处理的要求。算法的简捷、实用、高效率往往和算法速度形成冲突。

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