一个车牌识别系统是否实用,最重要的指标是识别率。国际交通技术作过专门的识别率指标论述,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:1、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.2、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3、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。
应用场景:人脸与身份证匹配查验,确保人证合一除了采用真实身份证办理业务外,人工核对相片往往因为身份证相片相对早期、当事人带墨镜、化妆、发型等根本无法有效核实。如果查问过多会让持证人员感到厌烦,容易产生一些不必要的摩擦。故在查验身份证的基础上,通过摄像机无接触自动捕获人脸影像,并自动与身份证里存储的影像信息比对,或者与后台更多的真实身份人脸比对,并以多种方式提醒窗口业务人员比对结果,确保持证人是本人持真实身份证办理业务。应用场景:人脸证据保留,增强事后取证能力由于身份证信息中的照片相对陈旧,除了将摄像机捕获的当时人脸与身份证存储的相片比对外,系统不断积累办理业务时的人脸捕获数据,在人脸匹配查验过程中,不仅能跟身份证中存储的照片信息比对,还能对历史人脸信息比对,确保在身份证中的照片相对陈旧时,有更加接近当前时间的人脸数据,提高比对精确度。同时每次办理业务留下的人脸数据,可作为出现业务异常时追溯的重要证据。应用场景:支持未来刷脸办理业务随着人脸识别技术的不断成熟,对于公共服务部门来讲,对客户的贴身服务至关重要,系统要支持未来直接刷脸办理业务。即对于部分业务,要支持未来在 无需身份证信息的情况下,依然可以直接通过人脸识别身份信息,减少身份证 查验、复印存档等环节,提高客户办理业务的便捷性,提高窗口办理业务的效 率。
自动放行:将指定的牌照信息输入系统,系统自动地识读经过车辆的牌照并查询内部数据库。对于需要自动放行的车辆系统驱动电子门或栏杆机让其通过,对于其它车辆系统会给出警示,由值勤人员处理。可用于特殊单位(如军事管理区、保密单位、重点保护单位等)、路桥收费卡口、高级住宅区等。高速公路收费管理:在高速路的各个出入口安装车牌识别设备,车辆驶入时识别车辆牌照将入口资料存入收费系统,车辆到达出口时再次识别其牌照并根据牌照信息调用入口资料,结合出入口资料实现收费管理。这种应用可以实现自动计费并可防止作弊,避免了应收款的流失。高速公路已开始实施联网收费,随着联网范围的扩大,不同车型的收费差额也越来越高,司机利用现有收费系统的漏洞通过中途换卡进行逃费的问题将越来越突出,利用车牌识别技术是解决此类问题的根本方法。
实际应用中,车牌识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响,人脸识别设备批发如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等;实际拍摄过程也会受到环境亮度、昆明人脸识别设备拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率,也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率。除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件,使采集到的图像最利于识别。
管线敷设相对比较简单,在管线敷设之前,对照停车场系统原理图及管线图理清各信号属性、信号流程及各设备供电情况;信号线和电源要分别穿管,对电源线而言,不同电压等级、不同电流等级的线也不可穿同一条管。地感线圈的埋设:地感线圈的埋设一般跟管线敷设同时进行,具体方法参阅相关图纸。停车场系统所有线材型号:(1).通讯线(管理电脑至出入口机):RVVP4*0.5mm2,(2).控制线(出入口机至道闸):RVVP4*0.5mm2,(3).视频线(出入口摄橡机至管理电脑):CAT5网线,(4).地感线:耐高温抗腐蚀单股多芯1.5mm2导线绕制6圈,埋放深度3cm—5cm;(5).电源线:(供电至读卡机、道闸、摄像机)RVV3*1.5 mm2;7.3设备安装、接线。
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。