移動端車牌自動識別的應用:
手持端移動端車牌識別技術是指通過計算機視覺、圖像處理與模式識別等方法從車輛圖像中提取車牌字符信息,從而確定車輛身份的技術。
移動端車牌自動識別越來越多的被應用在我們的日常生活中。早上開車上高速,etc自助通道,無人值守,車牌識別道閘,車牌自動識別;到公司停車場,無需停車取卡,車牌自動識別進入;下班開車回家,車牌識別自動結算停車費用~除此之外,-車牌,車輛檢測、維修、保養、續保等,登錄廠家app,自動錄入車牌信息,無需手工操作,無需等待。
傳統---機只具備視頻采集和錄制以及---功能,與傳統---機相比,車牌識別一體機不僅具備傳統---機的基本功能,關鍵是內置了車牌識別算法,可以在相機內實現---碼的識別和輸出,還擁有體積小巧、美觀,車牌識別安裝,安裝使用方便,成像優異,監控范圍廣,---等優點,具備---性能、多功能、高適應性、強穩定性等特點。
眾所周知,車牌識別,現階段車牌識別算法技術已經基本成熟了,未來難以有突破性變化。未來車牌識別一體機要去陳出新還需要從其他方向下功夫,在車牌識別一體機上搭載其他車輛識別技術,比如車標、車款、司機人臉、甚至車臉識別。
除了車輛身份識別,車輛行為識別也將成為未來車牌識別一體機發展的重要方向。比如車輛---,車輛是否規范停車、車輛行駛是否符合交通規則等。
車輛識別技術將逐漸成熟和普及, 同時結合不同場景下的其它關聯業務的智能識別需求,讓車牌識別一體機實現更高的智能化;如交通上的加油站的車輛油槍綁定識別、充電樁的占位識別、貨車管理的是否符合要求識別等等。
重視識別穩定度
某些廠家高調宣傳車牌識別率達99.99%,這往往是在實驗條件下測試得到的數據,而在實際使用過程中,車牌識別系統,因為使用環境的干擾,真實的車牌識別率可能上下浮動激烈.
車牌識別率穩定度的定義是:在一個既定的車速范圍內,不會因外在環境影響而產生過大的誤差.
例如一個車牌系統在白天有99%以上的準確度,到了夜間降到90%,而碰到下雨或者下雪,甚至降到了80%,這種不穩定的系統,比起全天候平均擁有90%準確度的車牌辨識系統更令人頭疼.影響車牌識別的主要干擾:如氣候干擾、環境---(場地的照明條件、過寬或者不平的路面).要排除這些干擾,除了選擇正確的施工方案,車牌識別---機本身的穩定性---.
車牌識別系統具有全氣候及全天候識別、應用范圍廣的優點,夜間識別率99.6%,雨雪天氣識別率95.2%.