주차장에서 번호판 인식 시스템의 독특한 장점-Tigerwong 기술

차량 인식 시스템의 독특한 기능은 인식을 위해 이전 통과 차량에서 차량의 고유 번호판 번호를 추출하는 것입니다. 카메라에 의해 캡처 된 사진은 외부 환경의 간섭으로 인해 상대적으로 복잡하므로 속도, 번호판 번호 추출의 명확성과 정확성이 크게 영향을받습니다. 환경의 간섭은 일반적으로 도로 검문소 및 주차장의 요소이기 때문에 해상도의 인식 능력을 향상시키기 위해서는 알고리즘 계층과 다른 장면을 처리해야합니다. HD 번호판 인식 시스템은 대형 각도와 번호판 매칭 속도의 효과를 향상시키기 위해 주차장을위한 내장형 번호판 인식 알고리즘을 특별히 개발하여 동일한 업계에서 주도하고 있습니다. 다음은 주차장에서 번호판 인식 시스템의 특수 응용 시나리오입니다. 큰 각도에서 광각 인식 인식은 주차장과 다른 장면 (교차로) 의 가장 큰 차이입니다. 그리고 그것은 또한 주차장 환경에서 번호판 인식 시스템 기술에서 가장 어려운 포인트입니다. 번호판 인식 시스템은 주차장에서 큰 각도로 차량의 직사각형 번호판을 캡처하기가 어렵 기 때문에 얻은 번호판 이미지는 종종 직사각형 이미지가 아닙니다. 아핀이 변형되어 직사각형 이미지로 수정되어야합니다.

큰 각도로 인한 번호판 이미징 변형은 번호판 인식에서 인정되는 기술적 어려움 중 하나입니다. 어려움은 (1) 어려운 번호판 위치에 있습니다. 번호판 인식 카메라가 찍은 각도로 인해 번호판 이미지는 종종 직사각형이 아니며, 따라서 아핀 변형은 먼저 직사각형 이미지로 수정해야합니다. 따라서, 이러한 복잡한 외부 환경으로부터 번호판을 추출하는 것은 쉽지 않다. 2 이미지 보정은 더 어렵습니다. 이미지 보정은 방향 하이 패스 필터링 (방향 차별화) 을 사용하여 모션 블러의 방향을 결정합니다. 퍼지 스케일은 상관 원리를 사용하여 계산됩니다. 인식 속도와 번호판 인식 카메라의 큰 픽셀 사이의 모순은 번호판이 멀수록 픽셀이 작아지고 번호판 인식 카메라가 가까울수록 픽셀이 커집니다. 다른 장면과 비교할 때, 주차장의 차선은 더 짧으며, 오늘날의 번호판 인식 시스템에 대한 인식은 실시간으로 이루어집니다.

빠른 인식 속도를 보장하는 조건에서 큰 픽셀 폭을 가진 번호판의 인식을 지원하는 것은 전형적인 모순입니다. 일반적으로, 번호판 픽셀 폭이 너무 크면, 인식 속도가 느려야 한다. 인식 속도가 빠르면 번호판 픽셀 폭은 특정 범위 내에 있어야합니다. 화이트리스트 기능은 지역 사회 주차장의 주요 특징은 매일 출입하는 차량이 기본적으로 고정되어 있다는 것입니다. 그래서 번호판 인식 시스템의 화이트 리스트 기능은이 로컬 차량에 적용될 수 있습니다. 화이트 리스트를 번호판 인식 시스템으로 가져온 후 화이트 리스트 기능 목록에있는 차량을 자동으로 중지하고 해제 할 수 있습니다. 배치하기를 원하지 않는 차량도 블랙리스트에 추가 할 수 있습니다. 다중 기술은 주차장의 입구 및 출구에서 최고의 차량 매칭 속도를 달성합니다.

번호판 인식 시스템의 시스템 구조 및 내부 인식 알고리즘도 때때로 개선되고 개선됩니다. 특히 비디오 속도 측정, 차량 유형 인식, 차량 부분 특징 인식 및 비교 및 동등성 기술과 같은 번호판 인식 하드웨어 플랫폼을 기반으로 확장 된 일부 기술은 특히 주목할 만하다. 주차장의 입구 및 출구에서 최고의 차량 매칭 비율을 완료하기 위해 번호판 인식과 협력하고, 또한 주차장 환경의 특징입니다. 번호판 인식 시스템은 인식용 과거 차량으로부터 차량의 고유 번호판 번호를 추출하는 것이 특징이다. 위의 네 가지 기능이 잘 사용 된 후 번호판 인식 시스템은 주차장에서 사용할 때 인식률과 인식 속도를 크게 향상시킵니다. 오늘날의 번호판 인식 시스템의 인식률은 100% 도달 할 수 없지만 놀라운 99% 도달했으며 여전히 개선의 여지가 있습니다.

우리는 또한 인식률이 100% 날을 기다리고 있습니다.