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發布時間:2020-11-12 10:14  










可靠性及穩定性:
硬識別系統:專用識別器采用TI公司的高速DSP,雙CPU控制,確保系統可靠性和穩定性。
軟識別系統:軟件識別,容易頻繁出現死機等情況,需經常重新啟動電腦,造成間斷性系統癱瘓。
識別速度:
硬識別系統:整車車牌識別速度小于0.4秒,充分滿足車流量大時的需要;
軟識別系統:整車車牌識別速度大于3秒,甚至更長,速度讓人難以忍受。
車速適應性:
硬識別系統:車速在0-120Km/H范圍內均能穩定快速識別;應用范圍廣泛,高速公里使用該類設備。
軟識別系統:依賴IO卡進行車輛檢測、開關道閘等動作,與停車場系統只是軟件嵌入關系,硬件無聯系。工程量大,用線多,穩定度差。
攝像機共用性
硬識別系統:系統可與監控系統共用攝像機,對系統無任何影響。
軟識別系統:不可共用,否則對系統穩定性和識別率造成嚴重影響。
輸出信號
硬識別系統:系統可輸出車輛大圖、號牌小圖、號牌識別號碼、號牌顏色和識別可信度、車流量、場內停車量等實時數據。具備車輛進出靜態圖片查詢功能、可接駁車位引導系統等。

大角度場景下識別效果圖
每一項的算法改進,都凝聚了多點的算法創新和突破。正如臻識科技算法工程師所說,“在算法研發的過程中,每一項改進都是困難的,因為往往都伴隨著其它新問題的產生。以提高逆光情況下的靈敏度為例,如果其對逆光環境識別是有益的,那么就要考慮在正常情況下,把非車牌當成車牌來識別的概率會提高、識別速度變慢等問題。”但是即使困難重重也不應該就此止步,對產品算法性能追求的信念應該為整個行業所堅持。

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。
