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关于【车牌识别】

2019-06-06 18:00:32 80

车牌识别一般指车牌识别系统

车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来,通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术,识别车辆牌号、颜色等信息,目前最新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%,汉字的识别率可达到99%。

在停车场管理中,车牌识别技术也是识别车辆身份的主要手段。在深圳市公安局建设的《停车库(场)车辆图像和号牌信息采集与传输系统技术要求》中,车牌识别技术成为车辆身份识别的主要手段。

车牌识别技术结合电子不停车收费系统(ETC)识别车辆,过往车辆通过道口时无须停车,即能够实现车辆身份、自动收费。在车场管理中,为提高出入口车辆通行效率,车牌识别针对无需收的车辆(如月卡车、内部免费通行车辆),建设的快速通道,免取卡、不停车的出入体验,正改变出入停车场的管理模式

后台管理

一个的后台管理体系,决定了这个车牌识别系统是否好用。必须清楚地认识到重要的一点是识别率达到100%是不可能的,因为车牌照污损、模糊、遮挡,或者天气也许很糟(下雪﹑冰雹﹑大雾等等)。后台管理体系的功能应该包括:
1、识别结果和车辆图像数据的可靠存储,当多功能的系统操作使得网络出差错时能保护图像数据不会丢失,同时便于事后人工排查;
2、有效的自动比对和查询技术,被识别的车牌照号码要同数据库中成千上万的车牌号码自动比对和提示报警,如果车牌照号码没有被正确读取时就要采用模糊查询技术才能得出相对“最佳”的比对结果;

235棋牌充值3、一个好的车牌识别系统对于联网运行,还需要提供实时通信、网络安全、、、数据库自动更新、硬件参数设置、系统故障诊断。

选购法则:

重视稳定度


随着产品算法与业者的技术提升,整合早就不是重要的话题,现阶段最需要注意的重点反而是“稳定度”。稳定度的定义是:在一个既定的车速范围内,不会让必须达到的准确度,因外在环境影响而产生过大的误差。

例如一个车牌系统在白天有90%以上的准确度,到了傍晚就降到80%,夜间又降到70%,这种不稳定的系统,比起全天候平均拥有70%准确度的车牌辨识系统更难于整合。因为使用者会认为,既然白天的辨识率有90%,那全天候的准确率都要达到90%才合理,这样的规格还不包括奇怪的环境干扰(暴雨袭击、冰雹、浓雾区段等),与架设环境限制(高度限制、风大摇晃限制、不容易遭受人为破坏等)。

实际实测

确实实测
几乎每家都宣称拥有高辨识率,但为了避免事后因为双方对产品认知有差异,而将运作不良的责任互相推托,用户在采购车牌辨识系统时,不妨要求实地测试,而且测试时间最好超过两个礼拜,比较能判断辨识结果是否“言过其实”。因为台湾是一个多变的环境,两个礼拜应该可以对于场域可能影响辨识率的情形,大约掌握了八成,如果只是测一天、甚至几个小时,是无法了解的。
另外,车牌辨识既然是“系统”,当中软硬件架构的好坏,当然会影响“呈现的结果”。至于什么样的软件跟硬件,适合什么样的环境,这就必须因环境而异,因为不同的应用环境,对于辨识率的要求未必相同,而这就必须靠经验累积。
尽管市场上有林林总总的车牌辨识系统,用对产品与架构,可以省去很多的冤枉钱跟时间,但更重要的是,工程商与系统整合商需要多方配合及了解,而不是一味的只看重某厂牌比较好、比较便宜,凡事货比三家不吃亏。
此外,车牌辨识系统能否发挥最大效用,除了软件技术之外,与摄影机及现场施工能力,也有很大的关系。使用者可要求厂商至现场勘查后,提出建置规划方案,先评估应该架设的地点、摄影机架设角度、是否需要架设辅助光源等,再提出报价,藉由这些动作,除了得以事先评估业者的能力,用户本身也可以达到产品学习及教育训练,日后管理时,会更清楚知道该产品的使用限制及相关因应措施。






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