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發布時間:2020-12-07 08:56  
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因為每次識別需要抓拍多張圖片,因此軟識別的速度較慢。而且該系統對所抓拍的圖片要求也是極高的,必須極為清晰才能達到想要的效果。該系統對現場環境以及調試質量要求極高,在諸多環境不樂觀的場合都不適用,設備的擺放頗為重要。
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;目前停車場系統行業中硬件識別也分為兩種,即帶有單獨的車牌識別儀和前端硬件識別兩種,大禾主要采用的是前端硬件識別。
軟識別系統:車速大于40Km/H時,識別率急劇下降,現被引入停車場場系統中,有待進一步完善。
硬識別系統:能在夜晚、陰天、雨天等各種光照條件下正常工作;
軟識別系統:上述條件下,甚至一天的不同時間內,識別準確率起伏很大。

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。
但是火眼在大角度場景下的優勢不容忽視,眾所周知,現在市面上的車牌識別產品大多采用外設觸發方式,基于圖像進行識別的技術,對運動狀態或靜止狀態車輛的車牌號碼進行非接觸性信息采集并實時智能識別。所以要優化車牌識別產品在極端環境下的識別表現,就必須從算法著手進行改良。 為解答這一疑惑,筆者特意走訪了成都臻識科技發展有限公司(以下簡稱“臻識科技”),對其在極端環境下的算法研發進行詳細了解。
