近年來，私人汽車擁有量的持續提升帶動了停車場電子收費系統的蓬勃發展。車牌識別作為整個停車場電子收費系統的計量基礎，日新月異，快速革新。隨著智能車牌識別系統逐漸發展成熟，因其適用更為廣泛、基礎建設要求更低、成本更為低廉等優勢一步步取代原有的卡介質收費體系。
但目前全國停車場建設情況水平參差不齊，多數采用露天出入口，光影情況復雜，更兼以車輛運行形成車牌大角度等因素，使得車牌識別難度加劇，如何提高極端場景下的車牌識別率成為業內一直全力攻克的難點。
為了了解車牌識別系統在極端環境下識別率發展現狀，筆者選取了市場上幾家銷量口碑較好的車牌識別系統，并在大角度情況的應用場景下進行試驗測試，比較分析不同系統的識別效果。
為了解車牌識別系統在極端環境下識別率現狀，選取了市場上幾家銷量口碑較好的車牌識別系統，并在大角度情況的應用場景下進行試驗測試，比較分析不同系統的識別效果。
綜合而較，產品1的識別表現更為出眾，那么產品1為何優于其他廠家？
為解答這一疑惑，特意走訪了產品1的廠家，廠家工程師做了詳細講解。
眾所周知，現在市面上的車牌識別產品大多采用外設觸發方式，基于圖像進行識別的技術，對運動狀態或靜止狀態車輛的車牌號碼進行非接觸性信息采集并實時智能識別，所以要優化車牌識別產品在極端環境下的識別表現，就必須從算法著手進行改良。為增強算法的魯棒性，縮小多環境和正常環境下識別效果的距離，對其算法做出了更加深入的改進，并在原嵌入式神經網絡算法的基礎上對各極端場景車牌識別進行了優化提升。因此大大提高了車牌識別系統在極端環境下的識別率。
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