從模擬相機(jī)到高清相機(jī)，醫(yī)用門(mén)也會(huì)引發(fā)圖像的高分辨率與識(shí)別速度相矛盾的問(wèn)題。高清的優(yōu)勢(shì)不言而喻，但是任何事情都是兩面的，在車(chē)牌識(shí)別時(shí)主要體現(xiàn)為：高清圖片由于圖片覆蓋面廣，可能會(huì)同時(shí)在圖片中出現(xiàn)多個(gè)車(chē)牌的識(shí)別。這就對(duì)車(chē)牌識(shí)別的速度要求很高，車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)對(duì)于高清視頻流碼流過(guò)大，還會(huì)因?qū)ψR(shí)別系統(tǒng)資源占用需求過(guò)大而分析起來(lái)會(huì)出現(xiàn)處理速度過(guò)慢的問(wèn)題，這可能導(dǎo)致出現(xiàn)漏車(chē)現(xiàn)象，而難以實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)輛抓拍率和車(chē)牌識(shí)別準(zhǔn)確率的提升。 車(chē)牌識(shí)別技術(shù)是指能夠檢測(cè)到受監(jiān)控路面的車(chē)輛并自動(dòng)提取車(chē)輛牌照信息(含漢字字符、英文字母、阿拉伯?dāng)?shù)字及號(hào)牌顏色)進(jìn)行處理的技術(shù)。車(chē)牌識(shí)別是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分之一，應(yīng)用十分廣泛。它以數(shù)字圖像處理、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等技術(shù)為基礎(chǔ)，對(duì)攝像機(jī)所拍攝的車(chē)輛圖像或者視頻序列進(jìn)行分析，得到每一輛汽車(chē)唯一的車(chē)牌號(hào)碼，從而完成識(shí)別過(guò)程。通過(guò)一些后續(xù)處理手段可以實(shí)現(xiàn)停車(chē)場(chǎng)收費(fèi)管理，交通流量控制指標(biāo)測(cè)量，車(chē)輛定位，汽車(chē)防盜，高速公路超速自動(dòng)化監(jiān)管、闖紅燈電子警察、公路收費(fèi)站等等功能。對(duì)于維護(hù)交通安全和城市治安，防止交通堵塞，實(shí)現(xiàn)交通自動(dòng)化管理有著現(xiàn)實(shí)的意義，醫(yī)用自動(dòng)門(mén)本文來(lái)看看其他存在的問(wèn)題及解決方法：

　　車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)對(duì)污損車(chē)牌的識(shí)別效果不好

　　在公路和城市內(nèi)的實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，很難保證所涉及到的車(chē)牌都是沒(méi)有污損的，車(chē)牌在使用幾年之后，難免會(huì)出現(xiàn)污染和磨損等現(xiàn)象，而在路面上行駛的車(chē)輛也很難保證都是標(biāo)準(zhǔn)干凈的車(chē)牌，因此在實(shí)際環(huán)境中，面對(duì)破損污舊的車(chē)牌，醫(yī)用氣密門(mén)如何提高車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別能力也是實(shí)際需要解決的問(wèn)題。

　　解決方法：

　　感光部件對(duì)外部環(huán)境的處理

　　環(huán)境是影響車(chē)牌識(shí)別的主要因素，在采集車(chē)輛圖像時(shí)，醫(yī)用凈化門(mén)由于環(huán)境光線(xiàn)變化劇烈，白天光較強(qiáng)、夜間較弱，www.ahmenkong.com面光與背光不同，上午和下午的光照方向也不一樣，抓拍圖像時(shí)受環(huán)境光線(xiàn)影響較大，車(chē)速過(guò)高、采集設(shè)備的動(dòng)態(tài)范圍等都使成像質(zhì)量難以得到有效保證。當(dāng)識(shí)別算法認(rèn)為車(chē)牌達(dá)到了最佳成像位置時(shí)系統(tǒng)觸發(fā)系統(tǒng)開(kāi)始拍攝，這對(duì)觸發(fā)設(shè)備的可靠性和響應(yīng)速度都有較高的要求。所以要解決環(huán)境造成識(shí)別率低下的問(wèn)題，還要靠攝像機(jī)的感光部件對(duì)外部環(huán)境的處理。

　　對(duì)圖像預(yù)處理

　　車(chē)牌定位之前一般要對(duì)圖像做預(yù)處理，醫(yī)用防輻射門(mén)然后再進(jìn)行車(chē)牌的定位、分割、識(shí)別等部分。由于得到的車(chē)牌圖像可能含有較多噪聲，或圖像對(duì)比度不強(qiáng)、車(chē)牌被部分遮擋、車(chē)牌處出現(xiàn)污點(diǎn)、變臟、模糊退色、有其它字符區(qū)域干擾、以及出現(xiàn)因運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的圖像模糊失真等情況，所以定位算法實(shí)現(xiàn)起來(lái)有較多困難。對(duì)于字符分割，則可能存在光照不均、污跡嚴(yán)重、車(chē)牌傾斜、對(duì)比度小、牌照退色、牌照字符粘連等不利因素，這樣就需要研發(fā)與之適應(yīng)的算法。http://www.eyewish.cc/如算法能適應(yīng)各種復(fù)雜環(huán)境和有噪聲、車(chē)牌遮擋、車(chē)牌傾斜等狀況的話(huà)，那就可以大大提高車(chē)牌識(shí)別的概率。

　　問(wèn)題：

　　車(chē)牌定位與字符分割

　　這是指在已拍攝的圖像中確定車(chē)牌的位置，提取出車(chē)牌的圖像，然后分割出車(chē)牌中的字符。車(chē)牌區(qū)域定位的困難主要是來(lái)自于采集的圖像，由于采集的車(chē)牌圖像的多樣性，并且采集圖像時(shí)受到許多因素的影響，如雨天、大霧、光線(xiàn)等，使得有一些車(chē)牌圖像質(zhì)量出現(xiàn)不同程度的差異，在一般情況下，采集的圖像的背景非常復(fù)雜，采集圖像是在高速運(yùn)動(dòng)中采集的圖片，所以圖片中車(chē)牌的位置不固定，車(chē)牌的大小也不一樣，以上的種種干擾因素，都給車(chē)牌區(qū)域定位和字符分割帶來(lái)了困難，http://www.anhuibxg.com/從而影響車(chē)牌的識(shí)別率。

　　車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的適應(yīng)性急需加強(qiáng)

　　目前我國(guó)的車(chē)牌識(shí)別產(chǎn)品都要求所識(shí)別的車(chē)牌大小固定，醫(yī)用平移門(mén)而對(duì)過(guò)大和過(guò)小的車(chē)牌一般都不能準(zhǔn)確識(shí)別。這樣就造成對(duì)視頻觸發(fā)的情況下部分車(chē)牌無(wú)法被識(shí)別的問(wèn)題。此外，在有些現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境中，由于受外界條件的影響，無(wú)法將相機(jī)架設(shè)在最合理位置，會(huì)造成圖片中車(chē)牌不同程度的偏移。