1.重视稳定度:随着产品算法与业者的技术提升,整合早就不是重要的话题,现阶段最需要注意的重点反而是"稳定度"。稳定度的定义是:在一个既定的车速范围内,不会让必须达到的准确度,因外在环境影响而产生过大的误差。例如一个车牌系统在白天有90%以上的准确度,到了傍晚就降到80%,夜间又降到70%,这种不稳定的系统,比起全天候平均拥有70%准确度的车牌辨识系统更难于整合。因为使用者会认为,既然白天的辨识率有90%,那全天候的准确率都要达到90%才合理,这样的规格还不包括奇怪的环境干扰(暴雨袭击、冰雹、浓雾区段等),与架设环境限制(高度限制、风大摇晃限制、不容易遭受人为破坏等)。2.确实实测:几乎每家都宣称拥有高辨识率,但为了避免事后因为双方对产品认知有差异,而将运作不良的责任互相推托,用户在采购车牌辨识系统时,不妨要求实地测试,而且测试时间好超过两个礼拜,比较能判断辨识结果是否"言过其实"。因为台湾是一个多变的环境,两个礼拜应该可以对于场域可能影响辨识率的情形,大约掌握了八成,如果只是测一天、甚至几个小时,是无法了解的。
无牌车检测算法需要检测不同背景条件下,不同光照条件下的,不同姿态的各种车型的车辆。在停车场出入口,一辆车过来,只输出一次结果,这样要求将车与车分开,目前可以通过跟踪或者背景建模完成这一部分。算法要求的实时性高,主要用在出入口,在保证效果的基础上,时间的控制才能给用户好的体验。品壹车牌识别系统,运用车型识别和车辆检测算法,解决无牌车管理的情况。车牌识别相机抓拍一张图片,通过车型识别算法,当是真正的没有牌照的汽车时,相机会先将其划分为车的队列,进而区分是有牌汽车还是无牌汽车;当是一辆三轮车等真正的无牌车时,相机通过车型识别算法,直接将其划分为非车队列。通过无牌车检测中的车与非车的判断,做好更准确更精细化的停车管理。
车牌自动识别系统 收费管理系统一进一出管理系统方案:一、车牌识别系统车牌识别模块属于纯软件识别方式,可根据客户需求抓拍车辆全景图片及特写图片,南通智慧校园完成车辆特征的判断,结合触发机制,系统提供车辆行驶方向、经过时间、地点、车辆类型、智慧校园批发车牌号码等基本信息。车牌识别模块技术参数:①、收费站车别识别系统可大大提高识别准确率:白天车辆号牌识别准确率大于97.7%;夜间车牌识别准确率92%以上。②、车辆捕获率采用地感触发方式,监控区域内对5km/h~160km/h行驶的车辆图像捕获率达99.9%以上(建议采用这种触发方式)。采用视频触发方式,监控区域内对5km/h~160km/h行驶的车辆图像捕获率达90%左右。
随着技术的发展,停车场系统不断地在升级,其功能也变得越来越多,目前,市面上的停车场系统主要有以下几种:IC、ID刷卡、蓝牙远距离读卡、车牌识别停车场系统等。近两年来,从人们的一个体验上来说,车牌识别停车场系统是车主最受欢迎的一套智能停车场管理系统之一。车牌识别停车场系统如此的受欢迎,原因之一就是加快了人们进出停车场的通行速度,由于它具有这一特殊功能,目前,在各大小停车场中都被人们所利用。那么在选购车牌识别停车场系统时,车牌识别停车场系统和普通的停车场系统在组成上大致相同,但是,车牌识别停车场系统对设备的要求会更高。首先,车牌识别停车场系统最重要的一个因素,就是识别率的问题,有的人从识别率的高低来判断设备的好与坏,其实这是一个很不科学的方法。识别率不仅和设备本身的问题有关,还和停车场的环境有关,环境对识别率影响有时可能会超过设备本身的因素,所以要想解决这个问题,车牌识别停车场不仅要配高清的车牌识别相机,还要根据现场状况安装一些补光设备来增加其识别效果。
人脸识别设备是人脸识别产品利用AVS03A图像处理器;可以对人脸明暗侦测,自动调整动态曝光补偿,人脸追踪侦测,自动调整影像放大。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等。而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。人脸识别设备是一项热门的计算机技术研究领域,它属于生物特征识别技术,是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音(语音)、体形、个人习惯(例如敲击键盘的力度和频率、签字)等,相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别(用语音识别可以进行身份识别,也可以进行语音内容的识别,只有前者属于生物特征识别技术)、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。