极端场景下的车牌识别

目前全国各地的停车场建设水平参差不齐，大多数采用露天出入口，光影情况复杂，更兼以车辆运行形成车牌大角度等因素，使得车牌识别难度加剧，那么车牌识别系统是如何在以下极端场景实现对车牌的准确识别的呢？

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一、雨雾等恶劣天气下

雨雾天摄像机获取的车牌图像严重退化，限制和影响了监控识别效用的发挥，目前主要采用图像复原技术，雨雾天图像的复原主要依据建模去除雨雾的影响，它充分考虑图像质量下降的原因，从根本上分析图像退化与大气散射的关系，从而还原真实的图像。

二、夜间光线暗淡的情况

夜间在车辆大灯的照射下，车牌识别摄像机所获取到的图像可能会变得一团黑一团白的，这为图像的识别带来了困难，解决这个问题通常会用到智能补光技术，这个技术是靠智能算法控制的，保证夜间与白天看车牌最佳效果；具有强光抑制自动转换功能。

三、车牌大角度问题

车牌识别系统在停车场大角度下难以抓拍到常规比例下的矩形车牌，大角度带来的车牌成像变形是车牌识别公认的技术难点，所以对于大角度的停车场出入口通常采用双方向双摄像机进行抓拍，两台摄像机各自安装在出现大角度问题的出口或者入口处，当有车辆行驶过来触发地感线圈时，两台摄像机分别从两个不同角度分别进行抓拍，两个摄像机会分别向云平台上报车牌信息，包括车牌号码、车牌打分值、抓拍全景图片、车牌特写图片等，平台根据分值高的车牌信息最为最终的处理结果。