影响车牌识别结果的因素有哪些呢?

  1、图像对识别的影响

  只有在图像聚焦清晰的情况下，识别结果才能达到比较满意的效果。当图像中的车牌大小为150X40点阵时，字符不易粘连，利于切分，且切分后的字符特征较明显，利于识别。

  2、车速对图像的影响

  我国采用的PAL制视频标准规定为每秒25帧图像(每帧图像之间的间隔为40毫秒)。假若摄像机镜头的景深(图像清晰范围)为1.0米。对于90公里/小时(0.001*3600/0.04=90)的车速，摄像机只能采集到1帧的清晰图片。为了得到更多的清晰图像，应设法增加景深，具体办法是加大镜头，减小CCD摄像机的尽寸。

  3、触发装置对图像的影响

  在Windows多任务系统中，任务的切换时间极不稳定，经过实测，这一时间从0到几百毫秒不等，当系统CPU占用率高时，任务的切换时间很长。而视频应用系统的CPU占用率都比较高。触发装置实际上是使用任务查询方式检测I/O端口的状态，当达到设定的条件时，捕捉图像。由于I/O端口状态的变化到检测有一定的延迟，使得捕捉的图像可能不是最清晰的，当车速较高时，这种情况更加明显。

  4、车型对图像的影响

  不管是使用地感线圈还是红外触发，车型的影响都是显而易见的，大车与小车的触发位置即使在低速的情况下也可能超过0.5米，当超过1米时，捕捉的图像可能不是最清晰的。

  5、识别速度为什么要快?

  在城市道路以及国道上，车速一般为0至80公里/小时，实际的车辆缉查应用系统，应达到这一车速水平，而不应限制车速。在80公里/小时的车速下，摄像机只有一帧清晰的图像，要准确地捕捉到这一帧图像的唯一方法，就是对图像进行逐帧捕捉和识别，这就要求捕捉和识别的时间不得多于40毫秒，为了保证Windows系统的正常运行，这一时间不得不缩短为20毫秒以下。

  车牌自动识别系统应用特点

  1、强大的ISP处理能力

  车牌自动识别系统的识别率与牌照质量和拍摄的图像质量有非常密切的关系，不但牌照本身的生锈、污损、油漆剥落、字体褪色等各种因素会大大影响车牌识别的准确性，而且拍摄的环境是否理想也会给车牌识别带来很大的影响。

  智能交通摄像机内置了强大的ISP处理功能，可提供视频稳定、面部检测、噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强等功能，将图像质量和效果提升到一个新的层次，不但改善了用户实际观感，更为智能化应用如车牌识别等提供了很好的运算分析基础，充分保证了较高的车牌识别的准确率。

  2、对光照气候背景良好的适应性

  很多车牌识别系统在阴天时识别率较高，晴天时反而下降甚至无法识别。直射光情况下，拍摄方向与阳光照射方向相同，拍摄到的车牌区域很亮导致字符笔划较粗、相互粘连，而且我国的车牌都采用反光漆，严重时会出现镜面反射，无法看清车牌号码。另外，车体表面的反光产生的亮线、光晕也会对识别造成影响。牌照识别多数用于识别运动中的车辆，车牌区域在整个图像中是不固定的，普通摄像机无法根据车牌区域进行调节。夜间环境下车辆开启车灯，普通摄像机受大灯的影响减弱曝光强度造成图像车牌区域很暗，无法看清号码，车大灯的光线还可能形成大面积光晕遮挡牌照区域。

  结语

  车牌自动识别系统经过多年的发展，已是一项较为成熟的技术。传统的车牌识别系统基于模拟标清图像来进行检测和识别，由于标清图像分辨率低，层次感不强且视场较小等原因，导致车牌识别不能达到理想的效果，往往为了达到车牌识别率而需要牺牲车辆全景，因此需要通过两台摄像机配合来完成车牌的特写和车辆全景的记录，系统复杂度较高。

相信在未来几年，随着各地高清智能交通系统的不断应用建设，车牌自动识别技术会逐步向高清化、集成化、智能化发展，在各个应用系统中，将会不断发挥其越来越重要的作用。

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