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發布時間：2021-08-19 05:25
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車牌識別系統
為了測試一個車牌識別系統識別率，需要將該系統安裝在一個實際應用環境中，全天候運行24小時以上，采集至少1000輛自然車流通行時的車牌照進行識別，并且需要將圖像和識別結果存儲下來，以便調取查看。然后，還需要得到實際通過的車輛圖像以及正確的人工識別結果。之后便可以統計出以下識別率：
1、自然交通流量的識別率=全牌正確識別總數/實際通過的車輛總數
2、可識別車牌照的百分率=人工正確讀取的車牌照總數/實際通過的車輛總數
3、可識別全牌正確識別率=全牌正確識別的車牌照總數/人工讀取的車牌照總數這三個指標決定了車牌識別系統的識別率，諸如可信度、誤識率等都是車牌識別過程中的中間結果。
識別速度
識別速度決定了一個車牌識別系統是否能夠滿足實時實際應用的要求。一個識別率很高的系統，如果需要幾秒鐘，甚至幾分鐘才能識別出結果，那么這個系統就會因為滿足不了實際應用中的實時要求而毫無實用意義。例如，在高速公路收費中車牌識別應用的作用之一是減少通行時間，速度是這一類應用里減少通行時間、避免車道堵車的有力保障。
國際交通技術提出的識別速度是1秒以內，越快越好。利普視覺的車牌識別系統在實際應用中識別速度達到平均200毫秒。
無人停車場
圖像增強，噪音減弱后，我們準備開始選取一些脊。雖然，在原始灰階圖像中，其強度是不同的而按一定的梯度分布，但它們真實的信息被簡單化為二元：脊及其相對的背景。二元操作使一個灰階圖像變成二元圖像，圖像在強度層次上從原始的256色（8-bits）降為2色（1-bits）。圖像二元化后，隨后的處理就會比較容易。二元化的困難在于，并不是所有的指紋圖像有相同的閥值，所以一般不采取從單純的強度入手，而且單一的圖像的對照物是變化的，比如，手在中心地帶按的比較緊。因此一個叫“局部自適應的閥值（locally adaptive thresholding）”的方法被用來決
車輛識別廠家
與傳統的手持測溫儀相比，這套智能人臉識別測溫門禁采用硬件平臺，搭載工業級雙目攝像頭和人臉識別技術，以及紅外熱成像模塊，支持人體溫度檢測、溫度顯示。
對于其支持、指紋儀等多種外設擴展，將來可實現“社區電子出入證 人臉識別門禁 無接觸自動體溫測量 實時預警記錄上報”等“一站式社區無接觸智能管理”，利于運用信息化技術助推社區基層治理水平提升。
質保期：2年
