从环境等客观因素来说，车牌识别系统在采集车辆图像时，由于环境光线变化剧烈，白天光较强、夜间较弱，小区车牌识别系统，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，车速过高、采集设备动态范围和分辨率不够也会使成像质量难以得到保证。对于地感线圈触发的情况来说，当认为车牌达到了蕞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。另外由于成像系统的镜头景深有限，只有在预定位置附近才能够清晰成像，所以需要触发系统定位准确，才能保证图像质量。 车牌识别系统是如何识别车牌的呢？基本上可以分为以下几点：1.牌照定位，定位图片中的牌照位置；2.牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；3.牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，终组成牌照号码。车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。实际应用中，车牌识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，车牌识别系统，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假的牌照等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率，车牌识别系统厂家，也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像利于识别。车牌识别系统的图像采集，一般主要是通过摄像头与计算机的视频捕抓卡直接相连来完成的，由于图像采集设备所采集到的图像可能受恶劣的天气、变化的光照以及摄像机拍摄角度等的影响，使得拍摄到的车牌图像存在污迹、光照不均、亮度太低、对比度太小、倾斜等情况。这些都影响了车牌字符的分割进而降低了车牌识别率，图5即为拍摄到的一个车图。因此，必须采取车牌图像预处理措施以提高识别率。同时，由于车牌不可避免地存在噪声，而且由于车牌识别系统在室外小时工作，光照度大范围变化，也存在光照不均，亮度太低对比度太小等情况，这些都会降低系统的字符识别率，因此需采取滤噪、光照不均校正和对比度增强等图像增强措施。预处理是整个车牌识别系统的步，它的有效与否直接关系到下一步定位的成功率高低。预处理的主要目的是增强图像中的目标的信息，减少或者消除非目标信息，以有利于下一步的图像进一步处理。对于含有车牌的图像来说，预处理主要是为了让目标字符的信息加强，智能车牌识别系统，并且消除干扰信息，从而便于系统进行下面的车牌区域的定位工作。一般来说，预处理的方法主要分为空域法和频域法两大类四。空域法主要是利用图像中各点之间的位置关系与颜色信息来进行处理，用于其中预处理的空域法主要有图像的点运算、图像增强等频域法则是将图像变换到频域然后再进行处理，一般采用的变换方式都是线性正交变换、傅立叶变换、离散余弦变换等，然后根据目标信息的特征进行相应的滤波处理。一般来说，利用空域法比较直接方便，理解上直观利用频域法则有计算量小、易于消除噪声等特点。 车牌识别系统-芜湖一路机电-智能车牌识别系统由芜湖市一路机电工程有限公司提供。芜湖市一路机电工程有限公司（www.ylchepaishibie.com）拥有很好的服务和产品，不断地受到新老用户及人士的肯定和信任。我们公司是全网商盟认证会员，点击页面的商盟客服图标，可以直接与我们客服人员对话，愿我们今后的合作愉快！ 产品：芜湖一路机电供货总量：不限产品价格：议定包装规格：不限物流说明：货运及物流交货说明：按订单
