高分辨率與辨認速度的矛盾
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從模仿相機到高清相機，也會引發(fā)圖像的高分辨率與辨認速度相矛盾的問題。高清的優(yōu)勢顯而易見，但是任何事情都是兩面的，在車牌識別中車牌辨認時主要表現(xiàn)為：高清圖片由于圖片掩蓋面廣，可能會同時在圖片中呈現(xiàn)多個車牌的辨認。這就對車牌辨認的速度請求很高，車牌辨認系統(tǒng)關(guān)于高清視頻流碼流過大，還會因?qū)Ρ嬲J系統(tǒng)資源占用需求過大而剖析起來會呈現(xiàn)處置速渡過慢的問題，這可能招致呈現(xiàn)漏車現(xiàn)象，而難以完成對車輛抓拍率和車牌辨認率的提升。
字符分割
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定位出車牌區(qū)域后，由于并不知道車牌中總共有幾個字符、字符間的位置關(guān)系、每個字符的寬高等信息，所以，為了車牌類型匹配和字符識別正確，字符分割是的一步。字符分割的主要思路是，基于車牌的二值化結(jié)果或邊緣提取結(jié)果，利用字符的結(jié)構(gòu)特征、字符間的相似性、字符間間隔等信息，一方面把單個字符分別提取出來，也包括粘連和斷裂字符等特殊情況的處理；另一方面把寬、高相似的字符歸為一類從而去除車牌邊框以及一些小的噪聲。一般采用的算法有：連通域分析、投影分析，字符聚類和模板匹配等。污損車牌和光照不均造成的模糊車牌仍是字符分割算法所面對的挑戰(zhàn)，有待更好的算法出現(xiàn)并解決以上問題。
小區(qū)出入口
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車牌識別還有小區(qū)的出入口收費系統(tǒng)之間進行聯(lián)動，主要作用就是可以識別進入到小區(qū)的車輛是否屬于本在小區(qū)進行注冊的小區(qū)業(yè)主的車輛，如果像是一些外來的車輛，那么就可以查相關(guān)的資料，同時還需要進行記錄進入的時間，到出小區(qū)的時候進行相應的收費根據(jù)。有了車牌識別系統(tǒng)之后，甚至能夠做到無人值守，而且來說配合支付寶或者是等第三方應用，這樣就能實現(xiàn)自動進行收費，比較常見于各大小區(qū)以及大型的超市。
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