车牌识别停车场系统成为近两年停车场中管理车辆的主要方式，其识别率高、通行速度快等优点是其他停车场系统无法进行相比的一些特点。车牌识别停车场系统管理车辆进出的方式都有哪些呢它是怎么来区分临时车辆和固定车辆的呢
我们都比较熟悉停车场管理系统它对车辆的管理方式，就是在停车场进口处通过人工取卡或者通过办理的IC卡片进行。
因为
自动车牌识别
车牌识别停车场系统成为近两年停车场中管理车辆的主要方式，其识别率高、通行速度快等优点是其他停车场系统无法进行相比的一些特点。车牌识别停车场系统管理车辆进出的方式都有哪些呢它是怎么来区分临时车辆和固定车辆的呢
我们都比较熟悉停车场管理系统它对车辆的管理方式，就是在停车场进口处通过人工取卡或者通过办理的IC卡片进行。
因为每次识别需要抓拍多张图片，因此软识别的速度较慢。而且该系统对所抓拍的图片要求也是极高的，必须极为清晰才能达到想要的效果。该系统对现场环境以及调试质量要求极高，在诸多环境不乐观的场合都不适用，设备的摆放颇为重要。
硬件识别：通俗的解释是通过独立的硬件设备，对所抓拍图片进行一系列的字符处理；目前停车场系统行业中硬件识别也分为两种，即带有单独的车牌识别仪和前端硬件识别两种，大禾主要采用的是前端硬件识别。
近年来，私人汽车拥有量的持续提升带动了停车场电子收费系统的蓬勃发展。车牌识别作为整个停车场电子收费系统的计量基础，日新月异，革新。随着智能车牌识别系统逐渐发展成熟，因其适用更为广泛、基础建设要求更低、成本更为低廉等优势一步步取代原有的卡介质收费体系。但目前停车场建设情况水平参差不齐，多数采用露天出入口，光影情况复杂，更兼以车辆运行形成车牌大角度等因素，使得车牌识别难度加剧，如何提端场景下的车牌识别率成为一直全力的难点。
为增强算法的鲁棒性，缩小多环境和正常环境下识别效果的距离，臻识科技于2016年7月发布车牌识别一体机2.0版本，并对其算法做出了更加深入的改进，在原嵌入式神经网络算法的基础上对各极端场景车牌识别进行了优化提升。
对于多环境而言差异是由于自然光变化而引起的车牌识别成像效果变差，而不同场景下成像效果的影响因素各不相同：
雨雾天气能见度较低，获取的车牌图片质量会有严重的退化，因此车牌识别系统必须实现图像复原功能，即采用图像复原算法对雨雾天退化图像实现场景的再现。
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