駐車場におけるナンバープレート認識システムのユニークな利点-Tigerwongテクノロジー

車両認識システムのユニークな機能は、認識のために以前に通過した車両から車両の固有のナンバープレート番号を抽出することであり、カメラによってキャプチャされた写真は、外部環境の干渉のために比較的複雑であるため、速度、ナンバープレート番号の抽出の明快さと精度は大きな影響を受けます。 環境の干渉は一般に道路のチェックポイントや駐車場の要因であるため、解像度の認識能力を向上させるためには、アルゴリズム層とは異なるシーンに対処する必要があります。 HDナンバープレート認識システムは、駐車場用の埋め込みナンバープレート認識アルゴリズムを特別に開発して、大きな角度とナンバープレートのマッチング率の効果を向上させます。これは同じ業界でリードしています。 駐車場でのナンバープレート認識システムの特別な応用シナリオは次のとおりです。大きな角度での広角認識認識は、駐車場と他のシーン (交差点) の最大の違いであり、ナンバーの中で最も難しいポイントでもあります。駐車場環境におけるプレート認識システム技術。 ナンバープレート認識システムは、駐車場内で車両の長方形のナンバープレートを大きな角度でキャプチャするのが難しいため、取得されたナンバープレート画像は長方形の画像ではないことが多く、アフィンを変形させて長方形の画像に修正する必要があります。

大きな角度によって引き起こされるナンバープレートのイメージング変形は、ナンバープレート認識において認識されている技術的困難の1つです。 難しさは、 (1) ナンバープレートの位置が難しいことにあります。ナンバープレート認識カメラが撮影する角度により、ナンバープレート画像は長方形でないことが多いため、最初にアフィン変形を行って長方形の画像に修正する必要があります。 したがって、このような複雑な外部環境からナンバープレートを抽出することは容易ではない。 2画像補正はより困難です。画像補正は、方向ハイパスフィルタリング (方向微分) を使用してモーションブラーの方向を決定します。 次に、相関原理を使用してファジースケールが計算されます。 ナンバープレート認識カメラの認識速度と大きなピクセルとの間の矛盾は、ナンバープレートが遠いほどピクセルが小さくなり、ナンバープレート認識カメラが近いほどピクセルが大きくなります。 他のシーンと比較して、駐車場の車線は短く、今日のナンバープレート認識システムの認識はリアルタイムです。

高速認識速度を確保するという条件の下で、大きなピクセル幅のナンバープレートの認識をサポートすることは典型的な矛盾です。 一般に、ナンバープレートのピクセル幅が大きすぎると、認識速度が遅くなる必要があります。 認識速度が速い場合、ナンバープレートのピクセル幅は一定の範囲内である必要があります。 ホワイトリスト機能コミュニティ駐車場の大きな特徴は、毎日出入りする車両が基本的に固定されているため、この地域の車両にナンバープレート認識システムのホワイトリスト機能を適用できることです。 ホワイトリストをナンバープレート認識システムにインポートした後、ホワイトリスト機能リストの車両を自動的に停止して解放することができます。 配置したくない車両もブラックリストに追加することができる。 駐車場の入口と出口で最高の車両マッチング率を達成するためのマルチテクノロジー。

ナンバープレート認識システムのシステム構造と内部認識アルゴリズムも改善され、時々改善されます。 特に注目すべきは、ビデオ速度測定、車両タイプ認識、車両部分機能認識、比較および同等性技術など、ナンバープレート認識ハードウェアプラットフォームに基づいて拡張された一部の技術が、ナンバープレート認識と協力して、最高の車両マッチング率を完了することです。駐車場の入口と出口、これは駐車場環境の特徴でもあります。 ナンバープレート認識システムは、認識のために過去の車両から車両の固有のナンバープレート番号を抽出することを特徴とする。 上記の4つの機能がうまく使用された後、ナンバープレート認識システムは、駐車場で使用されたときの認識率と認識速度を大幅に向上させます。 今日のナンバープレート認識システムの認識率は100% に達することはできませんが、驚くべき99% に達しており、まだ改善の余地があります。

また、認識率が100% の日を待っています。