車牌識別的字符分割技術經歷了從傳統方法到智能算法的。傳統投影法基于像素灰度分布確定字符邊界，但面對傾斜、粘連字符時效果不佳。而基于 U-Net 的語義分割算法，通過跳躍連接結構融合淺層與深層特征，能分割變形字符。在處理 ±20° 傾斜車牌時，該算法先利用薄板樣條插值進行圖像矯正，再分割字符，準確率達 97.8%。北京某老舊小區(qū)改造后，車牌識別系統因該技術使誤識率降低 15 個百分點。
車牌識別系統的補光技術針對不同場景形成多樣化解決方案。常亮式補光燈采用 5050 貼片 LED，適用于地下停車場等低速場景；頻閃式補光燈則以 10000 次 / 秒的高頻閃光，應對高速公路等快速通行場景。智能補光系統集成光敏電阻與環(huán)境光傳感器，當光照度低于 30lux 時自動啟動，并通過 PWM 調光技術調節(jié)亮度。成都某道路監(jiān)控系統應用智能補光后，夜間車牌識別準確率從 75% 躍升至 92%，助力交通違章抓拍效率提升。
高速公路收費系統中，車牌識別技術成為 ETC 的重要輔助。ETC 車道的車牌識別攝像頭以 60fps 的幀率采集圖像，與 ETC 卡信息形成雙重校驗。當遇到 ETC 設備故障或無卡車輛時，車牌識別系統自動切換為人工干預模式，通過車牌信息調取計費數據。江蘇省高速公路推廣車牌識別與 ETC 融合方案后，非 ETC 車輛通行時間從 15 秒壓縮至 4 秒，收費站通行能力提升 40%，有效緩解了節(jié)假日擁堵。
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