智能停車已成為主流模式,這與車牌識別系統密不可分。

隨著人工智能市場的普及,所有行業都在思考如何改變。 安防行業首先受到衝擊。 目前,停車難是我們非常重視的問題。 當人工智能進入停車行業後,演變為智能停車管理系統。 車牌識別技術作為智能停車管理系統中最重要的部分,其前景不可估量。

針對停車行業的痛點,國內知名停車場廠商也提出了有利於停車場管理的各種解決方案,如車位引導系統、車輛搜索引導系統、車牌識別系統、雲停車、etc電子收費系統、立體車庫等解決方案和措施。 其中,車牌識別系統是實現各種系統的基礎。 車輛牌照是世界上唯一用於車輛識別的標誌。 只有快速、準確地識別車牌,才是實現其他停車場管理的前提。 車牌識別系統未來前景廣闊,但也離不開三個要素: 一是識別率。

最重要的指標是車牌識別系統是否實用的識別率。 國際運輸技術部門對識別率指標進行了專門討論,要求所有標誌的正確識別率為24小時85%-95%。 為了測試車牌識別系統的識別率,該系統需要安裝在實際應用環境中,每天運行24小時以上,採集至少1000輛在自然交通流中通過的車輛的車牌進行識別,並存儲車牌圖像和識別結果,以便檢索和查看。 然後,我們還需要獲得實際通過的車輛圖像和正確的手動識別結果。 II. 識別速度決定了車牌識別系統能否滿足實時實際應用的要求。

如果一個識別率高的系統需要幾秒鐘甚至幾分鐘的時間來識別結果,該系統將沒有實際意義,因為它不能滿足實際應用中的實時性要求。 例如,在高速公路收費中,車牌識別應用的功能之一就是減少通行時間,而在這類應用中,速度是減少通行時間、避免車道交通堵塞的有力保證。 III. 背景管理車牌識別系統的後台管理系統確定車牌識別系統是否易於使用。 必須清楚地認識到,要達到100% 的識別率是不可能的,因為車牌臟、模糊、堵塞,或者天氣可能不好 (雪、冰雹、霧等),而良好的後台管理可以在很大程度上應對這些情況。 車牌識別技術在安防行業應用已久,技術相對成熟。

人工智能的應用提高了車牌識別的準確性。 對於車牌識別算法的製造商來說,如何擴展目標車輛的識別範圍,實現更準確的識別,是市場所需要的。 近年來,車牌識別在高速公路車輛管理中得到了廣泛的應用。 在電子收費 (etc) 系統中,它也是結合DSRC技術識別車輛身份的主要手段。 未來,車牌識別技術將得到更好的延伸,更好的服務於人們。 Tigerwong停車售票機系統製造商,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。