發布時間：2011-11-23 14:50:00 閱讀次數：1478
目前在智能交通和智慧停車領域，車牌識別技術得到了廣泛運用，車牌識別技術是一個基于OCR的典型應用，在實際使用過程中，使用者由于缺乏對車牌識別原理的了解，往往造成在項目應用過程中或多或少出現一些問題，下面就結合自己自己多年在車牌識別領域工作的經驗，分享一些在車牌識別應用過程中曾經遇到的困惑。
一、車牌識別識別率是否可以達到100%？
答案是否定的。車牌識別技術基于OCR，其中包含車牌定位、字符切分、二值化處理、字符識別等過程，車牌識別識別率依賴于兩個條件：1）是算法本身的性能；2）是外部條件即圖像的成像質量，其中包括圖像的像素、車牌的清晰度、光線的亮度、車牌的角度等多個因素。目前市場上做車牌識別的公司很多，大多數公司在標準環境下的識別率差異并不大，但是如果外部條件不同，由于每個公司算法的側重點不同，就會有非常大的準確率差異。
二、視頻識別和圖片識別的關聯
視頻識別是指不依賴外部觸發條件，基于視頻流的動態實時識別方式，算法對視頻流中連續的幀圖像進行識別，通過內置的算法，可將可信度最高、識別位置最好的圖像結果輸出，使用方式比較靈活，識別速度快，適應性強；圖片識別是指通過外部觸發方式，將相機抓拍到的單張圖片進行識別處理，由于傳輸到識別模塊的圖片是通過外部觸發方式取得的，所以必須確保觸發得到的圖像位置符合車牌識別要求，否則會降低識別率。
三、用于車牌識別的圖像分辨率越高，識別率越準確？
答案是否定的。攝像機的拍攝位置和拍攝距離固定以后，圖像分辨率越高，則車牌定位的時間就會增加，這樣必然會增加車牌識別時間，另外分辨率越高，有可能會造成車牌的像素寬度增大，現在廠商對于車牌像素寬度支持一般都在最大400個像素點，如果超過這個像素范圍，則車牌識別會拒絕識別，所以要結合現場環境，確定好適合的圖像分辨率及車牌的像素寬度大小。