影响车牌自动识别的因素及购买过程中需要注意的问题

如今，车牌识别技术已广泛应用于城市交通和停车场，极大地改善了交通拥堵、停车难等问题。 当然，车牌识别技术并不是万能的，一些因素会影响其识别效果。 下面，让我们来看看影响自动车牌识别的因素以及购买时需要注意的问题。 I. 影响车牌自动识别的因素: 1. 图像对识别的影响。 只有当图像聚焦清晰时，识别结果才能达到满意的效果。

当图像中的车牌尺寸为150x40点阵时，字符不易附着，有利于分割，分割后的字符特征明显，有利于识别。 2. 车速对图像的影响。 中国采用的PAL视频标准是每秒25张图像 (图像间隔为40毫秒)。 假设相机镜头的景深 (清晰图像范围) 为1.0m。 对于90千米/h的车速 (0.001*3600/0.04 = 90)，相机只能捕获1帧清晰的图片。 为了获得更清晰的图像，我们应该尝试增加景深。 具体做法是增加镜头，减小CCD相机的尺寸。 3. 触发设备对图像的影响在Windows多任务系统中，任务切换时间极不稳定。 根据实际测量，此时间范围从0到数百毫秒。

当系统CPU占用率高时，任务切换时间非常长。 视频应用系统的CPU占用率相对较高。 触发设备实际上使用任务查询方法来检测I/O端口的状态，并在满足设置条件时捕获图像。 由于检测到I/O端口状态的变化存在一定的延迟，因此捕获的图像可能不是最清晰的。 这种情况在车速较高的情况下更加明显。 4. 无论是使用地面感应线圈还是红外触发器，车辆模型对图像的影响都是显而易见的。 即使在低速时，起重机和手推车的触发位置也可能超过0.5m。 当超过1m时，捕获的图像可能不是最清晰的。 5. 为什么识别速度快？在城市道路和国道上，速度一般为0至80千米/h。 实际的车辆逮捕应用系统应达到此速度水平，而不是限制速度。

以80千米/h的速度，相机只有一个清晰的图像。 准确捕捉这一帧图像的唯一方法是逐帧捕获和识别图像，这要求捕获和识别时间不得超过40ms。 为了保证windows系统的正常运行，这个时间不得不减少到20毫秒以内。 II. 购买车牌识别系统时的注意事项: 1. 稳定性随着运营商的产品算法和技术的提高，tigerwong认为集成长期以来一直是一个重要的话题，现阶段最需要注意的是稳定性。 稳定性的定义是: 在给定的速度范围内，必须达到的精度不会因为外界环境的影响而产生过大的误差。 2. 测得的识别率几乎每个人都声称具有很高的识别率。

但为了避免双方因产品认知差异而推卸操作不畅的责任，用户在购买车牌识别系统时不妨要求进行实地测试，测试时间要在两周以上，这样可以更好地判断识别结果是否夸大。 因为台湾是一个多变的环境，我们应该能够在两周内掌握大约80% 可能影响该领域识别率的情况。 如果我们只测量一天甚至几个小时，我们就无法理解。 3. 软件和硬件体系结构此外，由于车牌识别是一个系统，因此软件和硬件体系结构的质量肯定会影响所呈现的结果。 至于什么样的软件和硬件适合什么样的环境，它必须根据环境而有所不同，因为不同的应用环境对识别率的要求不一定相同，这必须依靠经验积累。 随着车牌识别的广泛应用，它逐渐成为城市智能交通和停车场管理系统的重要组成部分，也促使许多停车场引入了自动车牌识别技术。

虽然国内有很多配备了车牌识别技术的停车场，但仍有一些地区没有安装，对其了解不多。 因此，在购买车牌识别系统时，您需要了解一些基本知识。 不要买不起作用的东西，花不合理的钱，拖延项目。 Tigerwong停车设备供应商多年来专注于停车设备!如果您对停车系统有任何疑问，欢迎咨询和沟通。