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智能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。那么鉴黑网小编就跟大家一起去了解一下：智能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。

智能车牌识别系统在停车场里会遇到的特别使用场景有：

一、大角度识别

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，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，一是车牌定位难，二是图像矫正的难度更大。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，也是该环境下车牌识别技术的最大瓶颈所在。

二、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，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。

智能车牌识别系统应用场景实拍图片

三、抓拍拍摄的图片质量的影响

车牌识别 相机抓拍图片的时候，可以识别图片的质量和清晰度，质量度高，停车场比其他场景识别更快，可以识别当前车牌识别系统的识别是实时的，在保证识别速度的情况下，支持大像素宽度车牌的识别。车牌像素宽度过大，识别速度必然就慢，识别速度要快，就要求车牌像素宽度在一定范围之内。

四、最大程度地利用车速慢、光照好、干扰条件少、一般一次只识别一辆车等条件，使算法在该类条件下达到最优状态。

五、可使用其它视频识别技术配合车牌识别，以实现最佳的出入口“车辆匹配率”，比如车型识别、车辆局部特征识别等。这也是只有停车场环境具备的特征。

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