車牌辨認系統如安在極端場景下對車牌進行辨認

如今全國各地的停車場建造水平良莠不齊，大多數選用露天出入口，光影情況復雜，更兼以車輛運轉構成車牌大角度等要素，使得車牌辨認難度加劇，那么是如安在以下極點場景完成對車牌的精確辨認的呢？

       一、雨霧等惡劣氣候下
       雨霧天攝像機獲取的車牌圖畫嚴重退化，束縛和影響了監控辨認成效的體現，如今首要選用圖畫恢復技術，雨霧天圖畫的恢復首要依據建模去掉雨霧的影響，它充分考慮圖畫質量下降的要素，從根本上分析圖畫退化與大氣散射的聯系，然后復原真實的圖畫。

       二、夜間光線暗淡的情況
       夜間在車輛大燈的照射下，車牌辨認攝像機所獲取到的圖畫可能會變得一團黑一團白的，這為圖畫的辨認帶來了困難，處理這個疑問通常會用到智能補光技術，這個技術是靠智能算法控制的，確保夜間與白日看車牌最佳效果；具有強光按捺自動改換功用。

       三、車牌大角度疑問
       車牌辨認體系在停車場大角度下難以抓拍到常規份額下的矩形車牌，大角度帶來的車牌成像變形是車牌辨認公認的技術難點，所以對于大角度的停車場出入口通常選用雙方向雙攝像機進行抓拍，兩臺攝像機各自裝置在出現大角度疑問的出口或許入口處，當有車輛跋涉過來觸發地感線圈時，兩臺攝像機分別從兩個不一樣角度分別進行抓拍，兩個攝像時機分別向云途徑上報車牌信息，包括車牌號碼、車牌打分值、抓拍全景圖畫、車牌特寫圖畫等，途徑依據分值高的車牌信息最為畢竟的處理結果。