车牌识别所面(f)的挑?/h1>
从R牌识别的q程来看QR牌识别技术在应用中面临两个方面的挑战?/span>
1、自然环境:(x)光线、气候对车牌识别的挑战?/span>
道\监控区别于一般室内监控甚x室外环境Q由于必L供二十四时道\不间断的监控画面Q摄像机必须克服强烈的光U变化,从白天的艳阳高照到夜晚的低照度环境Q皆能维持清晰的画面方能让系lL识各式R牌。故摄像机须搭蝲优异的感光技术原件或是远距离U外灯,以I补夜间环境的自然光源的不Iq克服噪炚w_粗大等问题。除?jin)日夜切换以外,特定环境条g也会(x)有光U对比过大的可能Q造成Mq暗而难以L别的问题Q例如在隧道口,或是夜间车灯照射D车体无法看清{。摄像机若未搭蝲优异的硬件宽动态技术,或是强光抑制技术,则较隑֏得清晰的画面。另外,像是不可预测的天气变化因素如Q强风、大雨、下雪或是浓雄{,皆会(x)影响摄像机的q作。因此如何让摄像机的g规格不断加强或是通过各式认证标准Q以因应变化多端的场域,使其可完成全天候完整监控,各家安控厂商的硬件条件势必将l箋推升?/span>
2、h为挑战:(x)车速、R牌对车牌识别的挑?/span>
此外Q道路监控同时也面(f)另一不可控制的因素——行驶R辆的速度不一。即使在一般道路上Q依据不同驾驶的N?fn)惯Q时速差距往往可以辑ֈ30公里Q甚?0公里Q而当车速过快时Q往往也会(x)产生拖媄(jing)的问题。因此摄像机的快门速度和率必赶上R辆的快速移动,才能掌握车辆的细节以?qing)R牌号码,再让辨识pȝq行辨认。除?jin)R速难以掌控以外,车牌的不l一性也是o(h)各家监控厂商头痛的问题。不论是英文字母的字C同,或是各式排列不一的组合方式,皆增加了(jin)辨识pȝ的负担;更甚者,许多N未能l持车牌的干净度,时常?x)有污渍遮蔽L(fng)或是破损的问题,辨识隑ֺ不言可喻。故在各U严苛条件的l合下,道\监控与R牌L识相寚w坎比一般环境来得具挑战性?/span>
管目前车牌识别技术仍面(f)挑战Q但其应用已l展开Q如在停车场?qing)小区出入口、高速\收费站、公路卡口及(qing)城市(jng)交通中?/span>
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