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停车场车牌识别系统的应用

编辑:北斗门业有限责任公司     点击:6477     发布日期:2017-03-21

 随着汽车*私人汽车数量的激增,不*停车场的规模不断扩大,而且人们对于自家车的安全*范意识也在**。传统的监控系统由于功能单一,已经远远*不了停车场管理停放车辆和安全*范的目的。 

 


    汽车牌照是全世界*对车辆身份识别的标记,尽管牌照的字*、颜色、格式内容和制作材料会多种多样,但汽车牌照仍是*范围内*为*和特定的车辆识别标记。因此,在停车场安装车牌识别系统,成为今后停车场*管理服务水平、增强停车场安全性的重要措施。 
    目前在我国,车牌识别*大多应用在*公路、电子警察领域,但由于私人汽车数量的激增,很多供应商都表示,车牌识别系统在停车场领域今后几年会有较快的发展,甚至还可能成为停车场设备的标准配置。 
适用停车场类型 
    车牌识别系统适合应用在机场停车场、多层停车场、换乘停车场、宾馆停车场、购物*停车场和展览馆停车场。*车牌识别系统多应用在两种类型的停车场,*机关的公共停车场和*住宅的小区停车场。 
    因为有些单位的停车场即要供*员工使用,又要面对*来往车辆的,所以要安装车牌识别系统加以识别,分类收费。另外,小区停车场主要是针对小区业主的车辆,物业事先登记业主的车牌,当车辆进入时车牌识别系统对车辆进行筛选,是该小区的车辆可以入内,否则禁止入内。还有一般*俱乐部的停车场安装车牌识别系统的也较多,因为他们的停车场面向的是会员,这样以来比较便于管理,同时体现了他们人性化的服务。

*环节 
    从*上评价一个车牌识别系统,有三个指标,即识别率、识别速度和后台管理系统。当然,前提是系统要能够稳定*的运行。 
1.光源。 
   目前*ITS通行的两条主流*路线是自然光和红外光图像采集识别。自然光路线是指白天利用自然光线,夜间采用辅助照明光源,用彩色摄像机采集车辆真彩色图像,用彩色图像分析处理*识别车牌。红外光路线是指利用反光和红外光的光学特性,用红外摄像机采集车辆灰度图像,采用红外灯的缺点就是所捕获的车牌照图像不是彩色的,不能获取整车图像,并且严重依赖反光材料。 
    产品在工程应用中面临的突出问题是辅助光源施工安装问题,选择高品质的辅助光源和正确的安装*是*车牌识别系统工作准确的重要*。 
    能拍摄*识别软件要求的图像,是车牌识别系统应用的基础。基本上日光灯就可以,光的亮度在8-10勒克斯,采集图像的效果就很好了。但是要尽量避免逆光,如果*要在逆光环境下使用,应采用背光补偿效果好的摄像机或进行人工补光。同时还应避免反光,可以采取加大拍摄角度的*进行调整,但也不应*±30°。如果在雨天或雾天拍摄,应在镜头前加装浅黄*雾镜,以减小雨雾对拍摄的影响,*画面的清晰度。

2.识别*。 
    文字识别所使用的*可分为类*经识别、结构性识别、以及统计*识别三大类,大部分属于类*经识别。 
在实际应用中发现,如何在复杂的背景中分割车牌图像依旧是一个普遍存在的问题。汽车牌照区域定位是车牌识别中的*难点,车牌整牌识别错误很多是因为定位错误造成的,希望车牌识别软件生产商在车牌定位算法上能做进一步的研究和改进。

3.识别速度。 
    识别速度决定了一个车牌识别系统是否能够*实时实际应用的要求。一个识别率很高的系统,如果需要几秒钟,甚至几分钟才能识别出结果,那么这个系统就会因为*不了实际应用中的实时要求而*实用意义。*交通*提出的识别速度是1秒以内,越快越好。在停车场的应用中,因为车辆的速度不可能很快,且因为是固定的设备,环境条件可以按照要求调整,所以对识别的速度和环境的适应性要求较低。 
一般的识别速度不会*0.5秒,在停车场里的进出基本上可以做到不停车。

4.识别*。 
    一个车牌识别系统是否实用,*重要的指标就是识别率。*交通*作过*的识别率指标论述,要求是24小时全天候全牌正确识别率85%~95%。为了测试一个车牌识别系统识别率,需要将该系统安装在一个实际应用环境中,全天候运行24小时以上,采集至少1000辆自然车流通行时的车牌照进行识别,并且需要将车辆牌照图像和识别结果存储下来,以便调取查看。然后,还需要得到实际通过的车辆图像以及正确的人工识别结果。之后便可以统计出以下识别率: 
a、自然交通流量的识别率=全牌正确识别总数/实际通过的车辆总数 
b、可识别车牌照的百分率=人工正确读取的车牌照总数/实际通过的车辆总数 
c、可识别全牌正确识别率=全牌正确识别的车牌照总数/人工读取的车牌照总数这三个指标决定了车牌识别系统的识别率,诸如可信度、误识率等都是车牌识别过程中的中间结果。 
不同的应用领域对车牌识别的*、识别速度有不同的要求。一方面是从应用环境考虑,由于不同的安装和拍摄方式,识别图像的效果是不一样的。另一方面从系统成本考虑,*车牌识别率,在硬件上需要配置*为*的装备,成本相对就会增加。 
一般的车牌识别率都低于95%,因为整个车牌里包含汉字,汉字的识别率会低一些,其识别率不会*60%。但在有的小区停车场或*机关的停车场里,事先要建立“红名单”,将准行车辆录入名单中,车辆到达卡口时,系统自动识别、查询车辆是否已登记在名单中。如果车辆是名单中登记的准行车辆,语音向工作人员发出提示,或者自动开启车闸放行;否则拒*车辆通过。所以这种情况下,出现错误后能够及时查对,弥补一些不足,从而使识别率*高一些。 
车牌识别系统在停车场里的识别率相对来说要高一些,因为停车场的车辆速度较慢,车流量也不是很大,车辆通道位置单一,对比范围小,所以出错的几率能小一点。

5.用户选购产品时应考虑哪些因素? 
    用户选购产品时应考虑产品可不断*,以*识别率及使用功能,另外供应商能提供良好及*的*支持。 
选购车牌识别产品时*先要考虑系统实用问题,其次是对*的认知程度和价格问题。

6.*外*比较。 
    *外的*都差不多,甚至国外的*相对来说还*简单。因为在国外有些*的车牌只是英文字母和数字组成,而在*则多了汉字,所以就识别*来说,算法也相对复杂。另外,国外的产品辗转来到中国以后,其运费、关税、等使成本*,自然产品的价格也相对较高,所以在*推广起来*显水土不服。 
目前车牌自动系统在*上*外的区别不是很大。国外的这方面*发展的已经相当成熟,识别英文字母的*相当高。*由于面临着识别中文的问题,*上存在着*困难,所以较之国外的*有些落后。国外产品想进入中国市场,还*面对这个现实情况,在*上要进一步改进。 
目前车牌识别存在的*难点包括:1)算法难点:汽车牌照区域定位、变形校正、旋转校正、污损*、字*切分、字*识别;2)成像环节难点:环境光影响(太阳定向反射、镜面反射)、车辆*运动中成像;3)系统运行难点:全天候连续工作、系统无故障时间。

7.*发展预测。 
    车牌识别*的发展除了通过改进软件算法,*车牌识别速度和*以外,重要的是如何获得*合车牌识别要求的清晰且彩色的图像。正如车牌识别领域*人士所说:车牌识别*的发展也有赖于外围硬件设备和*水平的发展。车牌识别*不**是计算机和软件*,还涉及到光学、摄像、检测、通讯、机械、电子等等领域,前端硬件的性能直接影响车牌识别软件的推广和应用。 
目前市场上与车牌识别软件相配合的前端摄像抓拍设备,其获得的图像不能较好地*合车牌识别的要求,是导致识别率不能进一步*的重要原因。*的车牌识别软件和*的*前端抓拍设备相结合,才能真正体现其*性能和应用效果,从而*地*市场发展的需要。 
就未来发展趋势而言,车牌识别*需要向嵌入式、集成化、一体化、跨平台方向发展,软件算法得到进一步改进,车牌识别系统的稳定性、实时性以及识别速度和识别准确性得到进一步*。

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