车牌识别系统对于我们的日常生活越来越重要，必不可分。但是该如何提供车牌识别系统的识别能力呢？跟着四川车牌识别系统销售公司一起来了解具体资讯！

自动车牌识别系统是智能交通系统里重要的一环，它可以运用在城市交通监控或是停车场收费及寻车系统上，在一切讲求智能化的现今，车牌识别系统在产品及工程技术上也必须跟上这股潮流趋势。

如何提高车牌辨识能力？

ANPR（自动车牌识别系统）是ITS（智能交通系统）里重要的一环，它可以运用在城市交通监控或是停车场收费及寻车系统上，在一切讲求智能化的现今，车牌识别系统在产品及工程技术上也必须跟上这股潮流趋势，但更重要的是车牌识别系统要如何在这些条件下，增加或促进它的能力呢？

现行车牌识别能力

车牌识别系统经过厂商多年研究和实际的应用磨练，车牌识别技术现已经成长为现代社会中最普及、最成熟的技术之一，并在公路收费、监测报警、停车管理、秤重系统、交通疏导、交通执法、公路稽查、车辆调度、车辆检测等场合中发挥着重要作用。

做为智能交通领域确定车辆身分的最重要手段，车牌识别技术通常根据不同应用场景发挥着不同作用。例如对列入黑名单的车辆进行监测报警；在高速公路上可用于车辆超速违规处罚和出入口收费管理；安装在出入口实现车辆的自动管理；应用于停车场实现寻车与自动计时收费，自动计算可用车位数量并给出提示；应用于社区可以自动判别驶入车辆是否属于本社区，对非社区内部车辆自动计时收费；应用于道路电子警务系统、道路监控系统等进行牌照号码自动登记。

由于每个应用场景都对车牌识别技术提出不同要求，因此车牌识别技术必须因地制宜突出相应优势，才能充分体现其应用能力。以停车场为例，车牌识别技术主要应用于车辆自动管理、自动计时收费、自动计算可用车位数量并给出提示、自动判别驶入车辆是否属于月租车等方面的智能化管理。

而与其他应用场景相比，停车场的识别环境具有识别角度大、单车通行、车速慢、灯光环境可控等特点，同时还要实现自动计时收费能力，这些都对车牌识别系统的识别率提出更高要求。不仅要识别正常环境下的任何一个车牌号码，而且在极端环境下的车牌识别率也最好达到95%以上，这种对高识别率的要求显然让很多车牌识别系统倍感压力。

依据交通应用资料显示，车牌识别技术最早应用于电子警察及高速公路领域较多。近几年，随着停车场管理系统的不断发展，车牌识别技术也开始应用于市区道路及停车场。

截至2015年年底，北京道路与停车场的车牌识别需求成长已有2014年的2倍增长，而未来5年必将是道路与停车场智能化改造的黄金时期。面对如此巨大的市场潜力，为更好的解决道路与停车场车牌识别能力问题，目前可看到现阶段的厂商集智慧之力，投入专门研究针对道路与停车场专用的车牌识别一体机。

这种基于车牌自动曝光控制算法的智能高画质车牌识别一体机产品，集车牌识别、摄影取像、前端储存、补光等一体，同时采用高画质宽动态CMOS和高能力DSP组件，最大峰值计算能力高达6.4Ghz，具有极佳性能。尤其针对道路车速快慢与停车场车辆行驶速度缓慢、角度大、识别距离短等环境企图做到高达99.58%的识别率，而这些都得益于厂商在智能化自主研发的PC方式的算法。

除此之外，现在大部分车牌识别一体机还具有优秀的成像控制，可以自动跟踪光线变化，有效抑制顺光和逆光，尤其在夜间可以抑制汽车大灯的干扰，从而清晰地捕捉车牌；而对于暂时没有车牌或者车牌严重破损的情况，也可实现智慧通行管理；另外可在系统与远端离线时运行也是车牌识别一体机的独特能力优势，能有效提升车辆进出效率。

提高车牌识别系统能力方法

要提高车牌识别系统的能力，可以从硬件架设与软体运算二个部分来着手，也就是说从系统的安装条件到软件字符运算能力都要有所改进及改良，才能达成系统所要的优化目标。

对于一个车牌识别系统上，通常我们可以看到的是该系统在软体运行于标准的家用电脑硬件，以及可链接到其他应用程序或数据库的部分。从这些数据库着手来改善这些应用的能力；在实际运算方法上要先改善过去的字符检测影像增强方式。这些改善首先要使用一系列新的DSP影像处理技术来检测及标准化和增强车牌的影像，然后透过较成熟的OCR（光学字符识别）来提取字母数字车牌，进一步区隔于过去字符以影像直接比对的运算方式。

ANPR通常都会采用两种新的基本运算方法中的一种：一是允许以即时车道位置进行的全过程采集影像，而另一种则是发送从许多信道的所有影像传输到远端电脑的位置，并在执行OCR过程之后的某个时间点出现。大约在250毫秒内车辆即可在车道完成影像资料捕获的车牌字母及数字、日期时间、车道的确定位置，以及所需的任何其他资料。

这个资料可以很容易地在必要时发送到远端电脑上，以便进一步处理，或储存在车道储存装置上供以后检索。在其他的改善安排上，通常大多数厂商会使用个人电脑的服务器群来处理这种高负载资料，例如当车道上发现堵塞情况时。这种情况常会需要系统有一个被要求的影像转发到远端服务器上，而这就可能需要更大的频宽传输介质。

最新的ANPR都使用OCR方法所采集的摄影机影像。当所采集的车牌在字体上有一些微小变化的差距时，例如在某些字母（就像P和R），为了使其辨别更加鲜明，OCR就会发挥更易于阅读的系统能力。有些车牌的安排会使用一些颜色与字体大小变化和不同的位置定位，OCR车牌识别系统必须能够应付这种差异，才能真正有效。更复杂的系统能够应付各种国际车牌的变化，以针对每一个国家的车牌识别能力要求。同时包含现有道路规则执行或闭路电视摄影机的日夜监控条件，以及移动设备的使用需求，这些车牌识别摄影机系统通常都会利用红外线摄影机能力以采取更清晰的影像。

车牌识别在能力改善上，除了以上运算与夜视的效力外，车牌识别还存在移动速度挑战。其中最大的挑战是处理器和摄影机必须取像速度快，足以容纳超过100～200公里／小时的车速车牌补捉，在车辆迎面而来的情况下，其相对速度大小会影响摄影机实际读取车牌的能力。车牌运算法必须能够补偿所有影响ANPR的因素，以产生一个准确的读出，同时改善摄影机受天气因素影响产生的角度的变动。系统的照明波长也是必须要考虑改善的，因为这些条件对读取分辨率和精准度会有直接影响。

从这些现阶段必要的车牌识别技术进步发展，可以看出车牌识别技术必将开发出更加有效及能力更广泛的应用，而这些应用也将随着迫在眉睫的需求，将有进一步提高能力的方法出现。

以上就是关于车牌识别系统的资讯啦！希望对您有所帮助！更多内容关注四川科鹭交通有限公司！提供优质的四川车牌识别系统产品！需求致电:18980070279或13008163008！