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文章來源:admin1?? 發(fā)布時(shí)間:20-10-21 03:09?
一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)的后臺(tái)管理體系,決定了這個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)是否好用。必須清楚地認(rèn)識(shí)到重要的一點(diǎn)是識(shí)別率達(dá)到100%是不可能的,因?yàn)檐嚺普瘴蹞p、模糊、遮擋,或者天氣也許很糟(下雪﹑冰雹﹑大霧等等)。后臺(tái)管理體系的功能應(yīng)該包括:
1、識(shí)別結(jié)果和車輛圖像數(shù)據(jù)的可靠存儲(chǔ),當(dāng)多功能的系統(tǒng)操作使得網(wǎng)絡(luò)出差錯(cuò)時(shí)能保護(hù)圖像數(shù)據(jù)不會(huì)丟失,同時(shí)便于事后人工排查;
2、有效的自動(dòng)比對(duì)和查詢技術(shù),被識(shí)別的車牌照號(hào)碼要同數(shù)據(jù)庫中成千上萬的車牌號(hào)碼自動(dòng)比對(duì)和提示報(bào)警,如果車牌照號(hào)碼沒有被正確讀取時(shí)就要采用模糊查詢技術(shù)才能得出相對(duì)“最佳”的比對(duì)結(jié)果;
3、一個(gè)好的車牌識(shí)別系統(tǒng)對(duì)于聯(lián)網(wǎng)運(yùn)行,還需要提供實(shí)時(shí)通信、網(wǎng)絡(luò)安全、遠(yuǎn)程維護(hù)、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)交換、數(shù)據(jù)庫自動(dòng)更新、硬件參數(shù)設(shè)置、系統(tǒng)故障診斷。
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一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)是否實(shí)用,最重要的指標(biāo)是識(shí)別率。國際交通技術(shù)作過專門的識(shí)別率指標(biāo)論述,要求是24小時(shí)全天候全牌正確識(shí)別率95%以上。
為了測試一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)識(shí)別率,需要將該系統(tǒng)安裝在一個(gè)實(shí)際應(yīng)用環(huán)境中,全天候運(yùn)行24小時(shí)以上,采集至少1000輛自然車流通行時(shí)的車牌照進(jìn)行識(shí)別,并且需要將車輛牌照?qǐng)D像和識(shí)別結(jié)果存儲(chǔ)下來,以便調(diào)取查看。然后,還需要得到實(shí)際通過的車輛圖像以及正確的人工識(shí)別結(jié)果。之后便可以統(tǒng)計(jì)出以下識(shí)別率:
1、自然交通流量的識(shí)別率=全牌正確識(shí)別總數(shù)/實(shí)際通過的車輛總數(shù)
2、可識(shí)別車牌照的百分率=人工正確讀取的車牌照總數(shù)/實(shí)際通過的車輛總數(shù)
3、可識(shí)別全牌正確識(shí)別率=全牌正確識(shí)別的車牌照總數(shù)/人工讀取的車牌照總數(shù)這三個(gè)指標(biāo)決定了車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率,諸如可信度、誤識(shí)率等都是車牌識(shí)別過程中的中間結(jié)果。
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車牌識(shí)別系統(tǒng)有兩種觸發(fā)方式,一種是外設(shè)觸發(fā),另一種是視頻觸發(fā)。
外設(shè)觸發(fā)工作方式是指采用線圈、紅外或其他檢測器檢測車輛通過信號(hào),車牌識(shí)別系統(tǒng)接受到車輛觸發(fā)信號(hào)后,采集車輛圖像,自動(dòng)識(shí)別車牌,以及進(jìn)行后續(xù)處理。該方法的優(yōu)點(diǎn)是觸發(fā)率高,性能穩(wěn)定;缺點(diǎn)是需要切割地面鋪設(shè)線圈,施工量大。
視頻觸發(fā)方式是指車牌識(shí)別系統(tǒng)采用動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)序列圖像分析處理技術(shù),實(shí)時(shí)檢測車道上車輛移動(dòng)狀況,發(fā)現(xiàn)車輛通過時(shí)捕捉車輛圖像,識(shí)別車牌照,并進(jìn)行后續(xù)處理。視頻觸發(fā)方式不需借助線圈、紅外或其他硬件車輛檢測器。該方法的優(yōu)點(diǎn)是施工方便,不需要切割地面鋪設(shè)線圈,也不需要安裝車檢器等零部件,但其缺點(diǎn)也十分顯著,由于算法的極限,該方案的觸發(fā)率與識(shí)別率較之外設(shè)觸發(fā)都要低很多。
1、間接法:指通過識(shí)別安裝在汽車上的IC卡或條形碼中所存儲(chǔ)的車牌的信息來識(shí)別車牌及相關(guān)信息。IC卡技術(shù)識(shí)別準(zhǔn)確度高,運(yùn)行可靠,可以全天候作業(yè),但它整套裝置價(jià)格昂貴,硬件設(shè)備十分復(fù)雜,不適用于異地作業(yè);條形碼技術(shù)具有識(shí)別速度快、準(zhǔn)確度高、可靠性強(qiáng)以及成本較低等優(yōu)點(diǎn),但是對(duì)于掃描器要求很高。此外,二者都需要制定出全國統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),并且無法核對(duì)車、條形碼是否相符,也是技術(shù)上存在的缺點(diǎn),這給在短時(shí)間內(nèi)推廣造成困難。
2、直接法:基于圖像的車牌識(shí)別技術(shù)屬于直接法,是一種無源型汽車牌照智能識(shí)別方法,能夠在無任何專用發(fā)送車牌信號(hào)的車載發(fā)射設(shè)備情況下,對(duì)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)車輛或靜止?fàn)顟B(tài)車輛的車牌號(hào)碼進(jìn)行非接觸性信息采集并實(shí)時(shí)智能識(shí)別。與間接法識(shí)別系統(tǒng)相比,首先,這種系統(tǒng)節(jié)省了設(shè)備安置及大量資金,從而提高了經(jīng)濟(jì)效益;其次,由于采用了先進(jìn)的計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù),所以可提高識(shí)別速度,較好地解決實(shí)時(shí)性問題;再次,它是根據(jù)圖像進(jìn)行識(shí)別,所以通過人的參與可以解決系統(tǒng)中的識(shí)別錯(cuò)誤,而其他方法是難以與人交互的。
直接法一般有圖像處理技術(shù),傳統(tǒng)模式識(shí)別技術(shù)及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。
1、圖像處理技術(shù):運(yùn)用圖像處理技術(shù)解決汽車牌照識(shí)別的研究最早始于80年代,但國內(nèi)外均只是就車牌識(shí)別中的某一個(gè)具體問題進(jìn)行討論,并且通常僅采用簡單的圖像處理技術(shù)來解決,并沒有形成完整的系統(tǒng)體系,識(shí)別過程是使用工業(yè)電視攝像機(jī)拍下汽車的工前方圖像,然后交給計(jì)算機(jī)進(jìn)行簡單的處理,并且最終仍需要人工干預(yù),例如車輛牌照中省份漢字的識(shí)別問題,1985年有人利用常見的圖像處理技木方法提出漢字識(shí)別的分類是在抽取漢字特征的基礎(chǔ)上進(jìn)行的,根據(jù)漢字的投影直方圖選取浮動(dòng)閉值,抽取漢字在豎直方向的峰值,利用樹形查表法進(jìn)行漢字的粗分類;然后根據(jù)漢字在水平方向的投影直方圖,選取適當(dāng)閉值,進(jìn)行量化處理后,形成一個(gè)變長鏈碼,再用動(dòng)態(tài)規(guī)劃法,求出與標(biāo)準(zhǔn)模式鏈碼的最小距離,實(shí)現(xiàn)細(xì)分米完成漢字省名的自動(dòng)識(shí)別。
2、傳統(tǒng)模式識(shí)別技術(shù)。傳統(tǒng)模式識(shí)別技術(shù)指結(jié)構(gòu)特征法,統(tǒng)計(jì)特征法等。90年代,由于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展,開始出現(xiàn)汽車牌照識(shí)別的系統(tǒng)化研究。1990年AS.Johnson等運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)和圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)了車輛牌照的自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)。該系統(tǒng)分為圖像分割、特征提取和模板構(gòu)造、字符識(shí)別等三個(gè)部分。利用不同閩值對(duì)應(yīng)的直方圖不同,經(jīng)過大量統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)確定出車牌位置的圖像直方圖的閩值范圍,從而根據(jù)特定閩值對(duì)應(yīng)的直方圖分割出車牌,再利用預(yù)先設(shè)置的標(biāo)準(zhǔn)字符模板進(jìn)行模式匹配識(shí)別出字符。
3、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。近幾年來,計(jì)算機(jī)及相關(guān)技術(shù)發(fā)達(dá)的一些國家開始探討用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)解決車牌自動(dòng)識(shí)別問題,例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地運(yùn)用了BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)車牌上的字符進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別,BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由相同神經(jīng)元構(gòu)成的雙向聯(lián)想式單層網(wǎng)絡(luò),每一個(gè)字符模板對(duì)應(yīng)著唯一個(gè)BAM矩陣,通過與車牌上的字符比較,識(shí)別出正確的車牌號(hào)碼。
這種采用BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的缺點(diǎn)是無映解決識(shí)別系統(tǒng)存儲(chǔ)容量和處理速度相矛盾的問題。
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