昆山车牌识别一体机厂家

车牌识别系统在国内的发展
车牌识别按照运行环境可以简单分为PC端和头端（嵌入式）。目前国内车牌识别系统在PC端已有一些厂家使用深度学习方法，而头端都还是采用传统方法。随着深度学习芯片的研发，明年应该就会有深度学习方法应用在头端的产品发布。由于国内外车牌规则较多，传统方法局限性比较大，很难通用。对于特殊场景，比如低照度、透视变换、低质模糊等，车牌识别率仍然有待提升。而无论是传统方法还是深度学习方法，有些共同的模块技术仍有提高的空间和研究的价值，比如运动区域检测，车牌定位，透视变换校正，多帧融合输出等。而对于传统方法，字符分割和字符识别仍有可提高空间。

随着城市交通的发展，智能交通作为未来交通方向的一个重要组成部分，前景十分被看好。智能交通产品和服务也在逐步形成，推动智能交通的快速发展，的支持与引导必不可少，但是重要的还是要坚持以人为本，以应用为导向，饶兴作为这个队伍中的重要一员，将在目前产品和应用备受市场肯定的基础上，研发更新、更具应用价值的产品，以其创新科技驱动智能交通，为车牌识别应用开拓行业新天地。

车牌识别系统的技术路线
采用计算机视觉技术识别车牌的流程通常都包括车辆图像采集，车牌定位，字符分割，光学字符识别，输出识别结果5个步骤。车辆图像的采集方式决定了车牌识别的技术路线。国际ITS通行的两条主流技术路线是自然光和红外光图像采集识别。自然光和红外光不会对人体产生不良的心理影响，也不会对环境产生新的电子污染，属于绿色环保技术。
自然光路线是指白天利用自然光线，夜间采用照明光源，用彩色摄像机采集车辆真彩像，用彩像分析处理方法识别车牌。自然光真彩色识别技术路线，与人眼感光习惯一致，并且，真彩像能够反映车辆及其周围环境真实的图像信息，不仅可以用来识别车牌照，而且可以用来识别车牌照颜色、车流量、车型、车颜色等车辆特征。用一个摄像机采集的图像，同时实现所有前端基本视频信息采集、识别和人工图像取证判别，可以前瞻性的为未来的智能交通系统工程预留接

车牌识别速度：识别速度决定了一个车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。一个识别率很高的系统，如果需要几秒钟，甚至几分钟才能识别出结果，那么这个系统就会因为满足不了实际应用中的实时要求而毫无实用意义。例如，在高速公路收费中车牌识别应用的作用之一是减少通行时间，速度是这一类应用里减少通行时间、避免车道堵车的有力保障。

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