基于云的车牌识别的挑战与局限性

虽然基于云的车牌识别解决方案的优势非常明显，但在实施过程中并非没有限制和挑战。这些问题大多与技术有关，其中一小部分与用户预算有关。因此，在用户安装车牌识别解决方案之前，应了解这些因素。最明显的限制是，云分析可能不适用于基于视频立即采取行动的应用场景，如车牌识别自动打开停车场门，如果识别云分析响应后，用户体验不好，所以在设备响应速度场景中，边缘解决方案更合适。

一、互联网连接

顾名思义，基于云的解决方案需要网络连接才能正常工作，所以对于没有网络连接的项目来说是不可行的。对于基于云的车牌识别，事件检测也是一个问题，如果带宽允许连续监控区域的视频流量(在这种情况下，我们的解决方案使用基于视频分析的触发)，可以避免事件检测，但这是可访问的基础设施和考虑经济原因是不现实的。  Asura Technologies销售主管Adrian  Cseko解释说。解决这个问题的另一种方法是建立一个合适的图像预选机制，触发器(如感应环)或包含某种触发机制的摄像头，但由于价格差异，后者可能相对普通P相机方案更贵。

二、相机品质

选择相机进行车牌识别的基本经验规则是，如果人眼能够识别车牌，车牌识别解决方案也能够识别。尽管如此，由于高速公路上的相机通常必须处理恶劣的条件，它们在某些情况下不能提供持续和清晰的视觉效果。相机图像质量在所有天气和光照条件下都至关重要。 Avutec销售总监Walter  Verbruggen说。特殊的车牌识别相机系统将永远优于其他类型的相机，因为它优化了车牌识别图像的质量，提供了更高的速度，不需要任何图像或视频压缩，从而损害了图像的质量。摄像头的放置对于捕获车牌也非常重要。太远或太近都会导致图像无效。同样，安装摄像头太高或太低也会成为一个问题。值得探讨的是，由于雨、雾、灰尘或其他类似因素，视觉效果模糊，车牌识别解决方案难以识别。无论是基于云还是边缘，这些问题都是任何车牌识别解决方案的挑战。

三、缺乏可定制性

Adaptive Recognition的营销官Gabor  Jozsa表示基于云的系统会出现网络连接自适应的问题，但对于车牌识别来说，主要的局限性可能是难以提供特定需求的识别服务。

用户的应用程序需要特定的OCR这些服务需要当地的解决方案来提供发动机和识别功能。

总之，基于云的车牌识别解决方案和基于边缘的车牌识别解决方案都有其优缺点。两者的适用性都有一定的场景要求，所以用户在做出选择时必须从实际开始。以上就是神博安防的小编为大家总结的基于云的车牌识别的挑战与局限性。

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