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
车牌识别道闸系统
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。
随着信息化的普及，汽车保有量持续增长，停车泊位缺口越来越大，局限的停车场空间资源已不能满足现有的车辆规模。停车问题已然成为市民出行的困扰。在无法增长停车位的情况下，如何盘活现有车位使用效率，整合供给侧和需求侧信息，成为了缓解泊位短缺、解决民生问题的主要途径，智慧停车这一概念的出现必然会成为一大趋势。
纵观如今的车牌识别市场，硬件在逐步同质化，算法的优劣成为各大厂家竞争的核心。目前，基于深度学习的车牌识别系统逐渐成为行业发展趋势。那么深度学习算法具体是指什么呢，这种算法又有何优势呢下面让笔者一一为您解析。
不同光照条件对识别效果影响很大。比如天气状况不同，车牌在晴天和阴雨、下雪天气视觉上是不一样的，晴天车牌图片一般都较为清晰，但是强烈光照会带来局部反光过强的问题，阴雨天气图片昏暗模糊，下雪则有可能覆盖车牌的某些区域;另外即使在同由于阳光颜色的变化也会影响成像质量。车牌本身种类较多，形状、颜色、尺寸等都各有不同，而且，拍摄点的距离不同、拍摄角度不同都会影响到终车牌在图片中的呈现姿态和外观。
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