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發布時間:2020-12-01 10:25  
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經授權的卡片通過控制中心的信號輸出,道閘就可以自動開閘;出口處,車主向管理中心遞交在入口處所取的卡片,管理人員通過卡片上的停車信息來收取收費金額,對于月卡或者年卡的車主同樣需要。
而通過車牌識別的停車場系統就不需要這些麻煩的操作,對于固定車輛的管理,車牌識別優勢就會更加明顯,車輛在停車場進口處,無需IC卡,車輛可自由駛入,僅需在出口處支付停車費用,駛出時車牌識別控制道閘放行;月租車、年租車也可設置白名單,在停車場出入口處無需停車,真正實現出入自由!
在收費站出入口安裝車牌識別相機,當有車輛駛入時車牌識別相機抓拍識別并將識別到的車牌信息發送到的中心管理服務器上,通過和數據庫中的盜搶車輛的車牌信息進行對比便可判斷出駛入高速公路收費站出入口的車輛是否是盜搶車輛,可極大地避免事故的發生并對已發生的事件提供破案參考信息。近年來,隨著社會經濟的快速發展,機動車數量的迅速增長,公路運輸變得越來越繁忙。交通管理現狀和需求的矛盾進一步加劇,與交通相關的和治安案件也逐年上升。

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。
主要品牌大角度場景下識別率對比表
(試驗相關信息:藍牌,角度45度,樣本量500個,均使用各產品版本。)
綜合而較,產品1(大禾車牌識別一體機)在大角度極端場景下的識別表現更為出眾。當然由此論斷大禾在各種極端場景下的識別表現更為,或見微知著,或管中窺豹。

縱觀如今的車牌識別市場,硬件在逐步同質化,算法的優劣成為各大廠家競爭的核心。目前,基于深度學習的車牌識別系統逐漸成為行業發展趨勢。那么深度學習算法具體是指什么呢,這種算法又有何優勢呢?下面讓筆者一一為您解析。
不同光照條件對識別效果影響很大。比如天氣狀況不同,車牌在晴天和陰雨、下雪天氣視覺上是不一樣的,晴天車牌圖片一般都較為清晰,但是強烈光照會帶來局部反光過強的問題,陰雨天氣圖片昏暗模糊,下雪則有可能覆蓋車牌的某些區域;另外即使在同一天由于陽光顏色的變化也會影響成像質量。車牌本身種類較多,形狀、顏色、尺寸等都各有不同,而且,拍攝點的距離不同、拍攝角度不同都會影響到終車牌在圖片中的呈現姿態和外觀。
