福建权隆安防设备(图)-动态人脸识别机-宁德人脸识别

现在的车牌识别系统主要通过车牌识别摄像机提取车辆信息，而摄像头抓拍到的图片因外在环境的干扰相对复杂一些，所以使得取出车牌号码的速度、清晰度和准确率受其很大影响。为了解决分辨率的提高识别能力，要从算法层对不同场景做针对性的处理。大角度识别是停车场环境中车牌识别系统技术中较为困难的一点。由于车牌识别系统难以在停车场大角度上拍摄车辆的矩形牌照，动态人脸识别系统，其所获得的牌照图像通常不是矩形图像，这就需要对变形图像进行修正。由大角度引起的牌照成像失真是车牌识别中公认的技术难题之一

智能停车场办理体系的车牌辨认体系对污损车牌的辨认效果欠好；在公路和城市内的实践使用过程中，很难确保所涉及到的车牌都是没有污损的，车牌在使用几年以后，难免会呈现污染和磨损等景象，动态人脸识别机，而在路面上行进的车辆也很难确保都是规范洁净的车牌，因此在实践环境中，面临破损污旧的车牌，如何提高车牌辨认体系的辨认能力也是实践需要处理的疑问。

车牌识别系统在停车场里会遇到哪些比较特别的使用场景？

识别速度会受到图片像素的影响，车牌识别相机距离车牌越远，像素越小，越近，宁德人脸识别，像素越大，停车场比其他场景的车道更短，并且当前车牌识别系统的识别是实时的，在确保快速识别的条件下支持识别大像素宽度的车牌是典型的矛盾。通常车牌像素太宽，识别速度必然很慢，并且想识别速度快，车牌像素宽度就要在一定范围内。

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