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發布時間:2020-11-17 12:07  
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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。這些影響因素不同程度上降低了車牌識別的識別率,也正是車牌識別系統的困難和挑戰所在。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。

車牌識別系統硬識別和軟識別區別?
隨著行業的發展,市場各式各樣的需求,市場對車牌識別系統的需求越來越廣泛,主要分為:軟件識別和硬件識別。通過車牌號碼的自動識別、自動登陸、自動對比,系統可以實現自動開閘、自動計費、自動驗證用戶車輛身份、自動區分內外部車輛、自動計算車位數、自動報警等諸多智能化功能。車牌識別系統硬件識別:通俗的解釋是通過獨立的硬件設備,對所抓拍圖片進行一系列的字符處理。
宣城市盛宇防護設施有限公司位于全國文明城市——宣城市。是一家集設計、生產、銷售、安裝為一體的綜合性企業。公司專業從事電動伸縮門、電動平移門、自動感應門、道閘、翼閘、擺閘、三輥閘等,以及動態人臉識別系統、考勤系統、車牌識別系統、停車場管理系統的設計、安裝與維護。

識別結果決策模塊,具體地說,決策模塊利用一個車牌經過視野的過程留下的歷史記錄,對識別結果進行智能化的決策。其通過計算觀測幀數、識別結果穩定性、軌跡穩定性、速度穩定性、平均可信度和相似度等度量值得到該車牌的綜合可信度評價,從而決定是繼續跟蹤該車牌,還是輸出識別結果,或是拒絕該結果。如算法能適應各種復雜環境和有噪聲、車牌遮擋、車牌傾斜等狀況的話,那就可以大大提高車牌識別的概率。這種方法綜合利用了所有幀的信息,減少了以往基于單幅圖像的識別算法所帶來的偶然性錯誤,大大提高了系統的識別率和識別結果的正確性和可靠性。
車牌跟蹤模塊
車牌跟蹤模塊記錄下車輛行駛過程中每一幀中該車車牌的位置以及外觀、識別結果、可信度等各種歷史信息。首先檢查車牌識別攝像機是否正常,圖像是否清晰,位置是否有移動。由于車牌跟蹤模塊采用了具有一定容錯能力的運動模型和更新模型,使得那些被短時間遮擋或瞬間模糊的車牌仍能被正確地跟蹤和預測,蕞終只輸出一個識別結果。
