車牌自動識別

作者：深圳市天格威科技有限公司



據調查,停車場中的自動車牌識別技術越來越受到車主和停車場經營者的歡迎。 其高效的智能功能可以使車輛快速通行，避免道路擁堵和高峰期用戶排隊。 以車牌號作為出入憑證，提高車輛停車安全，解決收費漏洞；免刷卡管理，杜絕用戶忘帶卡問題。 那麼這麼多功能，停車場車牌識別系統的組成部分有哪些呢？


車輛自動車牌識別系統在基本設備組成上與原來的停車系統相同，比如兩個
系統均由智能路閘、路閘控制機（票箱）、地面感應線圈、車輛探測器、電子顯示屏、崗亭、監控攝像頭、停車管理計算機組成。 最大的不同是車牌自動識別具有視頻識別、免停車通行證等諸多優勢，這就對停車場監控攝像頭、道路制動控制機的功能要求更高。 讓我們進一步了解alpr系統的重要設備。


1. 監控攝像頭，監控攝像頭和一般停車場的圖像對比度有很大區別，監控攝像頭是自動車牌識別的專用攝像頭，採用高速DSP嵌入式智能硬件，嵌入式軟件，視頻採集，圖像預處理，車牌檢測、車牌分割、字符識別、跟踪、對比、圖像壓縮和數據傳輸等複雜的計算機圖像處理技術，系統識別速度快，可靠性高，設備可分別導入兩路視頻進行車牌識別，根據不同的應用場景，兩路視頻可定制為正面或背面的模式識別，互不影響。


2. 補光燈,車牌識別對停車場的現場環境要求非常高,難免會出現光線不足的情況。 補充燈可以很好地確保車牌識別攝像頭有足夠的光線來成功捕捉車牌。


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ALPR解決方案

ANPR

什麼是ANPR?

作者: 深圳TGW科技有限公司


自動號牌識別 (
ALPR
) 是一種技術,可以在監控的道路上檢測車輛,並自動提取車輛牌照信息 (英文字母,阿拉伯數字和車牌顏色) 進行處理。 車牌識別是現代智能交通系統中最重要的部分之一。 它基於數字圖像處理、模式識別、計算機視覺等技術,對Anpr攝像機拍攝的車輛圖像或視頻序列進行分析,得出每輛車的唯一車牌號,從而完成識別過程。 停車收費管理、交通流量控制指標測量、車輛定位、汽車盜竊、高速公路超速自動監管、紅燈電子警察、高速公路收費站等功能都可以實現,因為後續處理嚴重。 對於維護交通安全,打擊犯罪,防止交通擁堵和實現交通自動化管理至關重要。




ANPR的常見應用場景

1.打擊犯罪的ANPR

    實際上,我們可以通過追蹤車牌來查明許多交通違法或其他犯罪的罪魁禍首。 很多路口都安裝了紅燈違章檢測系統,而這個系統最重要的部分就是智能號牌識別系統模塊,系統記錄車輛的號牌,然後根據數據庫比對分析哪些是可疑車輛,確定違法信息,從而減少違法行為,控制道路上的交通狀況以確保安全。 世界各國都在積極使用ANPR來打擊犯罪。


2015年4月24日宣布,維多利亞警方將考慮為巡邏車實施8600萬美元的實時視頻ANPR系統



在2014年11月,宣布馬來西亞皇家警察 (PDRM) 將採用自動車牌識別


(ANPR) 識別帶有未確定傳票的外國車牌的車輛的系統



論12月
 20,
2018,雷德布里奇地方當局宣布安裝了1.5萬英鎊的ANPR攝像機來打擊犯罪。



自動車牌識別軟件對亨特利警察部隊來說是無價的。 在使用ANPR的四個小時內


設備上周,由八人組成的團隊停下了25輛以上的車輛,其中包括一輛在北國被刀點偷走的汽車。



2.停車場管理中的anpr


    如今,越來越多的停車場改善了使用ANPR的通道,以提高管理效率。 傳統的停車系統由於人力成本高,管理效率低,不能滿足人們的需求。 停車場管理人員正計劃將傳統的停車系統更新為智能停車系統


 


    傳統的停車系統可以通過自動號牌識別 (anpr) 技術進行修改。 ANPR攝像頭清晰地捕獲車輛信息和人的圖像,從而使車主可以在不停車的情況下進出停車場。 還可以監控所有在線設備的運行狀態,實現設備故障預發現、自修、實時查詢各種報表功能,並以多張圖片的形式向客戶提供現場信息,具有實時查詢收費金額、該系統突破了該區域。 性限制使全國範圍內的遠程管理成為可能。 停車場收費系統自動收費,支持當前流行的移動支付或登錄專用停車app進行支付。 整個過程快速方便。




       目前,傳統的
停車場管理系統
在上下班高峰期容易造成擁堵。 由於系統功能簡單,因此流量效率極低。 傳統停車場不具備幫車主找車位、找車、快速繳費等功能。 手工收費還會導致資金漏洞,難以籌集零錢等。 在安裝過程中,有必要為停車場安裝單獨的數據庫和前端顯示器。 ANPR系統採用全自動計算機管理模式。 從停車場出口到大門,再到管理中心,所有這些都由自動控制計算機管理,以方便管理。 ANPR減少了我們花費在車輛進入停車場和離開停車場上的時間。 並且可以輕鬆實現出入口的無人操作,並自動充電,可以大大節省成本。 因此,能夠滿足管理層和業主需求的智能停車系統具有非常高的潛力,未來的發展前景非常廣闊。




ANPR系統的種類

    車牌識別系統的基本硬件配置由
ANPR照相機
、主控制器、採集卡和照明裝置。 的
軟件
由具有車牌識別功能的圖像分析處理軟件和後台管理軟件組成,以滿足特定的應用需求。


車牌識別系統有兩種產品,一種是結合
硬件
和軟件,或實現硬件識別功能模塊,形成全硬件車牌識別,如DSP。 另一種是開放式軟硬件系統,即硬件採用標準工業產品,軟件作為嵌入式軟件。 兩種產品格式都有優點和缺點。 開放式系統的優點是硬件採用標準的工業產品,操作和維護易於掌握。 備件的採購可以從任何製造商處獲得,不需要擔心由於一個製造商的故障或供應短缺而導致產品的永久故障或採購困難。 集成的硬件和軟件產品使用戶更容易操作和控製產品。 對於後期的維護調試也更容易掌握。




Anpr工作流程

    自動號牌識別是一種模式識別技術,它利用車輛的動態視頻或靜態圖像來自動識別牌照號碼和牌照顏色。 其硬件基礎一般包括觸發設備 (監控車輛是否進入視野) 、攝像設備、照明設備、圖像採集設備、識別車牌號碼的處理器 (如計算機) 等。 其軟件核心包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和光學字符識別算法。 一些ANPR系統還具有通過使用視頻車輛檢測技術來確定是否有汽車的能力。 一個完整的車牌識別工作過程 (如圖所示) 應包括車輛檢測、圖像採集、車牌識別等部分。 當車輛檢測部分檢測到車輛的到達時,圖像採集單元被觸發以採集當前視頻圖像。 車牌識別單元對圖像進行處理,定位車牌位置,然後分離車牌中的字符進行識別,然後輸出車牌號碼。



ANPR系統技術指標

    評估車牌識別系統有三個指標: 識別率,識別速度和後台管理系統。 當然,前提是系統應該能夠可靠地運行。


1.ANPR識別率

    ANPR系統是否實用,最重要的指標是識別率。 國際交通技巧對其做出了特殊的辨認率指標闡述,請求24小時全天候品牌的準確辨認率在95% 以上。


為了測試車牌識別系統的識別率,需要在實際應用環境中安裝該系統,每天24小時或更長時間運行,收集車牌至少1000個自然交通流量進行識別,並存儲車牌圖像和識別結果以進行檢索和查看。 然後,需要獲得實際通過車輛的圖像和手動識別的正確結果。 然後可以計算出以下識別率:


1. 自然交通流量識別率 = 全牌正確識別總數/實際通過車輛總數


2. 可識別車牌的百分比 = 人類正確讀取的車牌總數/實際通過的車輛總數


3. 所有車牌的正確識別率 = 所有車牌正確識別的車牌總數/手動讀取的車牌總數。 這三個指標決定了車牌識別系統的識別率。


2.ANPR識別速度

    識別速度決定了車牌識別系統能否滿足實時應用的要求。 一個識別率高的系統,如果需要幾秒鐘甚至幾分鐘才能識別出結果,將是不實用的,因為它不能滿足實際應用中的實時要求。 例如,在使用車牌識別來減少旅行時間的應用程序中,速度是減少旅行時間並避免車道擁堵的有力方法。


國際交通技術提出的識別速度小於1秒,越快越好。


3.ANPR後台管理

    車牌識別系統的後台管理系統確定車牌識別系統是否有用。 重要的是要記住,不可能達到100% 的識別率,因為車牌被污損,遮蓋,遮蓋,或者天氣可能不好 (雪,冰雹,霧等)。 後端管理系統的功能應包括:


    1. 識別結果和車輛圖像數據的可靠存儲,可以在多功能系統運行使網絡容易出錯時保護圖像數據不丟失,並便於事後人工調查;


    2、有效的自動對位和查詢技術,將識別出的車牌號與數據庫中的數千個車牌號自動對位和報警提示,如果車牌號讀取不正確時採用模糊查詢技術獲取相對 「最佳」 的比較結果;


    3、一個好的車牌識別系統進行網絡操作,還需要提供實時通信、網絡安全、遠程維護、動態數據交換、數據庫自動更新、硬件參數設置、系統故障診斷。


 


 


如何選擇ANPR提供商

1.高度重視穩定


    隨著產品算法和行業技術的提升,集成在很長一段時間內並不是一個重要的話題,但現階段最重要的一點是 「穩定性”。 穩定性定義為: 在給定的速度範圍內,必須在沒有由於外部環境影響而導致的過度誤差的情況下實現精度。


例如,白天90% 準確,晚上80% 到晚上70% 的車牌系統比白天平均70% 準確的車牌識別系統更難集成。 因為用戶可能會認為,現在白天對90% 的識別率,全天候只有合理的準確性是90% 的,本規範不包括奇怪的環境干擾 (暴雨、冰雹、霧、路段等),並設置了環境限制 (、大的風搖高度限制,不容易人為破壞等)。


 


2.產品測試


    幾乎每家公司都宣稱擁有較高的識別率,但為了避免後期因為雙方對產品的認知差異,以及對對方、功能失調的用戶在購買車牌識別系統時的責任,以及對產品進行測試,而測試最好有兩周以上的時間,比較結果可以判斷是否 「誇大”。 由於環境多變,兩週內應該能夠掌握大約80% 可能影響田間識別率的條件。 如果你只測量一天甚至幾個小時,你就不能理解它。


 


    此外,由於車牌識別是一個 「系統」,因此硬件和軟件架構肯定會影響 “現在的結果”。 至於什麼樣的軟件和硬件適合什麼樣的環境,必須是環境不同的,因為不同的應用環境對識別率的要求不一定相同,而這必須是經驗積累的。


雖然市場上有各種各樣的車牌識別系統,使用該產品和結構,可以節省大量浪費的金錢和時間,但更重要的是,項目和系統集成商需要配合和理解,而不是一味地專注於一個品牌更好,更便宜,沒有比這更便宜的了。


    此外,車牌識別系統能否最大限度地利用軟件技術、攝像頭和現場建設能力,也有很大的事情要做。 用戶可以要求製造商到現場進行探索後,提出建立規劃,評估應首先設置,使用角度,是否需要設置輔助光源等。, 再次提供,由這些動作,除了提前評估用戶自身的能力和能力外,還可以實現產品的學習和教育培訓、管理,未來將更清楚地知道產品的使用限制和相關措施。


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維基百科

車牌識別停車場系統-停車場設備 | 停車場管理設備 | 停車場系統設備,車牌自動識別原理,車牌識別過程示意圖,車牌識別過程示意圖。 車牌自動識別是一種利用車輛動態視頻或靜態圖像自動識別車牌號碼和顏色的模式識別技術。 其硬件基礎一般包括觸發設備 (監控車輛是否進入視野) 、攝像設備、照明設備、圖像採集設備、識別車牌號的處理器 (如計算機) 等。 其軟件核心包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和光學字符識別算法。 有些車牌識別系統還具有通過視頻圖像判斷是否有車的功能,稱為視頻車輛檢測。 一個完整的車牌識別系統應該包括車輛檢測、圖像採集、車牌識別等。




當車輛檢測部分檢測到車輛的到達時,它觸發圖像獲取單元獲取當前視頻圖像。 車牌識別單元對圖像進行處理,定位車牌位置,對車牌中的字符進行分段識別,然後形成車牌號碼輸出。 (1) 車輛檢測: 車輛檢測可採用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達探測、視頻檢測等方法。 使用視頻檢測可以避免損壞路面,無需額外的外部檢測設備,無需校正觸發位置,節省費用,更適合移動和便攜式應用。 對於視頻車輛檢測,該系統需要具有較高的處理速度,並採用出色的算法來實現圖像採集和處理,而不會丟失幀。 如果處理速度較慢,則會導致車架丟失,從而使系統無法檢測到行駛速度快的車輛。


同時,很難保證識別處理是在有利於識別的位置開始的,這將影響系統的識別率。 因此,很難將視頻車輛檢測與自動車牌識別相結合。 (2) 車牌識別的車牌號碼和顏色識別。 需要進行以下基本步驟: 1) 車牌定位,定位圖片中的車牌位置; 2) 車牌字符分割,對車牌中的字符進行分割; 3) 車牌字符識別,識別分割後的字符,最後形成車牌號碼。 在車牌識別過程中,車牌顏色的識別是基於不同的算法,可能在上述不同的步驟中實現。 它通常與車牌識別合作並進行驗證。 1) 在車牌定位的自然環境中,車輛圖像的背景複雜,照明不均勻。


如何準確地確定自然背景下的車牌區域是整個識別過程的關鍵。 首先對採集到的視頻圖像進行大規模關聯搜索,找出幾個符合車輛牌照特徵的區域作為候選區域。 然後進一步分析和評估這些候選區域。 最後,選擇最佳區域作為車牌區域,並與圖像分離。 2) 車牌字符分割完成車牌區域的位置後,將車牌區域劃分為單個字符,然後識別。 字符分割一般採用垂直投影法。


由於字符在垂直方向上的投影必須在字符之間或字符內的間隙處的局部最小值附近,並且該位置應滿足字符書寫格式,字符,大小限制和車牌的一些其他條件。 垂直投影方法對複雜環境下汽車圖像中的字符分割具有良好的效果。 3) 目前,車牌字符識別方法主要有模板匹配算法和人工神經網絡算法。 基於模板匹配算法,首先將分割後的字符進行二值化,並將其大小縮放為字符數據庫中模板的大小,然後將其與所有模板進行匹配,並選擇最佳匹配作為結果。 基於人工神經網絡的算法有兩種: 一種是提取字符的特徵,然後利用獲得的特徵訓練神經網絡分布器; 另一種方法是將圖像直接輸入網絡,由網絡自動提取特徵,直到獲得識別結果。 在實際應用中,車牌識別系統的識別率也與車牌質量和拍攝質量密切相關。




車牌質量會受到各種因素的影響,如鐵銹、污漬、油漆剝落、字體褪色、車牌遮擋、車牌傾斜、高光和反光、多車牌、假車牌等; 實際拍攝過程還會受到環境亮度的影響,拍攝模式、車速等。 這些因素不同程度地降低了車牌識別的識別率,這是車牌識別系統面臨的困難和挑戰。 為了提高識別率,除了不斷改進識別算法外,還應該想辦法克服各種光照條件,使採集到的圖像最有利於識別。

車牌圖像識別是現代智能交通不可或缺的一部分,對智慧城市建設有著強大的推動作用。 隨著國內高速公路、城市道路和停車場建設的日益增多,對交通管制和安全管理的要求也越來越高。 為了滿足這種需求,可以方便,快速,準確和有效地控制和管理流量。 因此,車牌圖像識別技術在公共安全和交通管理中具有特別重要的現實意義。 目前,自動車牌圖像識別系統正朝著高識別、高速和嵌入式方向發展。 為了提高系統的識別率,在實際應用中,人們總是期望車牌識別系統能夠準確、快速地識別出車牌字符。 因此,tigerwong開發並增加了一些硬件探測器和其他輔助設備。 從現有系統和全社會的應用效果來看,結論非常可觀,改進後的系統可以減弱可見光和惡劣天氣造成的不可控影響,自動信息處理能力不斷提高。 車牌識別系統實際上是應用於交通工程的。 最初,它主要用於高速公路收費輔助系統,以減少交通通行費收入的損失。 後來逐漸發展到城市交通、停車場管理、車輛登記驗證、車輛統計、安全管理和門禁管理等多種應用領域。 車牌識別技術對智能交通系統和交通運輸行業的發展有著重要的推動作用,具有廣闊的市場前景。 1. 車牌圖像識別技術在高速公路領域的應用 高速公路是最早和最大的車牌圖像識別技術領域。 一般在高速公路入口處採集識別車牌圖像,由將識別結果寫入通卡 (票) 的人通過網絡傳輸到各出站。 當車輛到達出口時,再次採集車牌圖像並進行識別,並將識別結果與入口識別結果進行比較,以防止或檢測換卡、換卡等逃費行為。 2. 車牌圖像識別技術在停車場收費管理領域的應用停車場收費管理系統: 用於對進出車輛的車牌進行識別和匹配,實現自動計時和計費管理。 停車管理正在成為城市交通管理中的一個嚴重問題,人們對智能停車場管理的呼聲日益高漲,通過車牌識別系統可以構建一個智能停車場管理系統。 因此,在大中城市的商場和寫字樓中具有很大的市場潛力。 Tigerwong指出,擁有正確的識別率是車牌識別系統最重要也是最根本的指標。 沒有令人滿意的正確識別率,無論識別速度有多快,都是沒有意義的。 Tigerwong在車牌圖像識別領域的目標是實現高識別,高速和多元素標記。 Tigerwong是中國領先的智能停車管理系統管理綜合解決方案供應商。 其產品包括車牌識別系統、停車場管理系統、停車位引導系統等。 如果您對車牌識別系統有任何問題,可以致電tigerwong,希望對您有所幫助!

隨著各大城市車輛的增多,不少小區、商業廣場、購物中心、機場等各大停車場相繼改造,不僅將傳統的紙質車票、刷卡停車場改造為智能停車場,還引入了非常熱的車牌識別技術。 經過這些年的科技發展,停車場車牌識別系統在產品外觀和技術上都發生了很大的變化,真正使停車場系統在身份識別上退化。 目前,車牌識別停車場系統被認為是一套管理更方便、交通快捷的停車場管理系統。 由於它具有識別率高,流量快的優點,因此受到許多用戶的青睞。 車牌識別技術主要是與電子系統相結合,在不停止收費系統的情況下識別車輛。 進出道口的車輛無需停車,從而實現對車輛身份的自動識別和自動充電。 在停車場管理中,車牌識別系統大大提高了車輛準入的效率,成為無人值守的快速通道。 不需要取卡停車。 它正在改變進入停車場的管理模式。 車牌識別是現代智能交通系統的重要組成部分,應用十分廣泛。 它基於數字圖像處理、模式識別、計算機視覺等技術,對攝像頭拍攝的車輛圖像或視頻序列進行分析,得到每輛車的唯一車牌號,從而完成識別過程。 通過一些後續處理手段,可以實現停車場收費管理、交通流量控制指標測量、車輛定位、汽車防盜、高速公路超速自動監管、闖紅燈電子警察、高速公路收費站等功能。 車牌號是車輛的唯一標識,進入停車場往往要根據車牌號進行登記和繳費。 增加了車牌識別技術的停車場系統通過對進出車輛的車牌號碼的識別來設置訪問權限。 逐步發展成為停車場內一套完整的出入管理系統,具有成本低、安裝簡單停車安全等特點。 安全性和便利性是車牌識別系統的兩個核心。 隨著車輛的增加,停車場系統成為每個地方管理車輛的唯一工具。 其多樣化的應用,使其實現了從手工管理到智能化管理的功能轉變。 首先,與其他傳統停車場系統相比,車牌識別停車場系統消除了人們停車和取卡的過程。 在距車輛一定距離處,車牌識別高清攝像頭可以捕獲進入停車場的車輛的車牌號碼,並且閘門將自動打開。 其次,與其他停車場系統相比,車牌識別停車場系統採用了高速公路大門,3米以內的道閘的抬桿時間可以在一秒鐘內完全抬升,大大減少了人們進入停車場的時間,這也是人們喜歡它的原因之一。 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。