影響車牌自動識別的因素及購買過程中需要注意的問題

如今,車牌識別技術已廣泛應用於城市交通和停車場,極大地改善了交通擁堵、停車難等問題。 當然,車牌識別技術並不是萬能的,一些因素會影響其識別效果。 下面,讓我們來看看影響自動車牌識別的因素以及購買時需要注意的問題。 I. 影響車牌自動識別的因素: 1. 圖像對識別的影響。 只有當圖像聚焦清晰時,識別結果才能達到滿意的效果。

當圖像中的車牌尺寸為150x40點陣時,字符不易附著,有利於分割,分割後的字符特徵明顯,有利於識別。 2. 車速對圖像的影響。 中國採用的PAL視頻標準是每秒25張圖像 (圖像間隔為40毫秒)。 假設相機鏡頭的景深 (清晰圖像範圍) 為1.0m。 對於90千米/h的車速 (0.001*3600/0.04 = 90),相機只能捕獲1幀清晰的圖片。 為了獲得更清晰的圖像,我們應該嘗試增加景深。 具體做法是增加鏡頭,減小CCD相機的尺寸。 3. 觸發設備對圖像的影響在Windows多任務系統中,任務切換時間極不穩定。 根據實際測量,此時間範圍從0到數百毫秒。

當系統CPU占用率高時,任務切換時間非常長。 視頻應用系統的CPU占用率相對較高。 觸發設備實際上使用任務查詢方法來檢測I/O端口的狀態,並在滿足設置條件時捕獲圖像。 由於檢測到I/O端口狀態的變化存在一定的延遲,因此捕獲的圖像可能不是最清晰的。 這種情況在車速較高的情況下更加明顯。 4. 無論是使用地面感應線圈還是紅外觸發器,車輛模型對圖像的影響都是顯而易見的。 即使在低速時,起重機和手推車的觸發位置也可能超過0.5m。 當超過1m時,捕獲的圖像可能不是最清晰的。 5. 為什麼識別速度快? 在城市道路和國道上,速度一般為0至80千米/h。 實際的車輛逮捕應用系統應達到此速度水平,而不是限制速度。

以80千米/h的速度,相機只有一個清晰的圖像。 準確捕捉這一幀圖像的唯一方法是逐幀捕獲和識別圖像,這要求捕獲和識別時間不得超過40ms。 為了保證windows系統的正常運行,這個時間不得不減少到20毫秒以內。 II. 購買車牌識別系統時的注意事項: 1. 穩定性隨著運營商的產品算法和技術的提高,tigerwong認為集成長期以來一直是一個重要的話題,現階段最需要注意的是穩定性。 穩定性的定義是: 在給定的速度範圍內,必須達到的精度不會因為外界環境的影響而產生過大的誤差。 2. 測得的識別率幾乎每個人都聲稱具有很高的識別率。

但為了避免雙方因產品認知差異而推卸操作不暢的責任,用戶在購買車牌識別系統時不妨要求進行實地測試,測試時間要在兩周以上,這樣可以更好地判斷識別結果是否誇大。 因為台灣是一個多變的環境,我們應該能夠在兩週內掌握大約80% 可能影響該領域識別率的情況。 如果我們只測量一天甚至幾個小時,我們就無法理解。 3. 軟件和硬件體系結構此外,由於車牌識別是一個系統,因此軟件和硬件體系結構的質量肯定會影響所呈現的結果。 至於什麼樣的軟件和硬件適合什麼樣的環境,它必須根據環境而有所不同,因為不同的應用環境對識別率的要求不一定相同,這必須依靠經驗積累。 隨著車牌識別的廣泛應用,它逐漸成為城市智能交通和停車場管理系統的重要組成部分,也促使許多停車場引入了自動車牌識別技術。

雖然國內有很多配備了車牌識別技術的停車場,但仍有一些地區沒有安裝,對其了解不多。 因此,在購買車牌識別系統時,您需要了解一些基本知識。 不要買不起作用的東西,花不合理的錢,拖延項目。 Tigerwong停車設備供應商多年來專注於停車設備! 如果您對停車系統有任何疑問,歡迎諮詢和溝通。