ANPR

什么是ANPR？

作者: 深圳TGW科技有限公司

自动号牌识别 ( ALPR ) 是一种技术，可以在监控的道路上检测车辆，并自动提取车辆牌照信息 (英文字母，阿拉伯数字和车牌颜色) 进行处理。 车牌识别是现代智能交通系统中最重要的部分之一。 它基于数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术，对Anpr摄像机拍摄的车辆图像或视频序列进行分析，得出每辆车的唯一车牌号，从而完成识别过程。 停车收费管理、交通流量控制指标测量、车辆定位、汽车盗窃、高速公路超速自动监管、红灯电子警察、高速公路收费站等功能都可以实现，因为后续处理严重。 对于维护交通安全，打击犯罪，防止交通拥堵和实现交通自动化管理至关重要。

ANPR的常见应用场景

1.打击犯罪的ANPR

    实际上，我们可以通过追踪车牌来查明许多交通违法或其他犯罪的罪魁祸首。 很多路口都安装了红灯违章检测系统，而这个系统最重要的部分就是智能号牌识别系统模块，系统记录车辆的号牌，然后根据数据库比对分析哪些是可疑车辆，确定违法信息，从而减少违法行为，控制道路上的交通状况以确保安全。世界各国都在积极使用ANPR来打击犯罪。

2015年4月24日宣布，维多利亚警方将考虑为巡逻车实施8600万美元的实时视频ANPR系统

在2014年11月，宣布马来西亚皇家警察 (PDRM) 将采用自动车牌识别

(ANPR) 识别带有未确定传票的外国车牌的车辆的系统

论12月  20, 2018，雷德布里奇地方当局宣布安装了1.5万英镑的ANPR摄像机来打击犯罪。

自动车牌识别软件对亨特利警察部队来说是无价的。在使用ANPR的四个小时内

设备上周，由八人组成的团队停下了25辆以上的车辆，其中包括一辆在北国被刀点偷走的汽车。

2.停车场管理中的anpr

    如今，越来越多的停车场改善了使用ANPR的通道，以提高管理效率。 传统的停车系统由于人力成本高，管理效率低，不能满足人们的需求。 停车场管理人员正计划将传统的停车系统更新为智能停车系统

    传统的停车系统可以通过自动号牌识别 (anpr) 技术进行修改。 ANPR摄像头清晰地捕获车辆信息和人的图像，从而使车主可以在不停车的情况下进出停车场。 还可以监控所有在线设备的运行状态，实现设备故障预发现、自修、实时查询各种报表功能，并以多张图片的形式向客户提供现场信息，具有实时查询收费金额、该系统突破了该区域。 性限制使全国范围内的远程管理成为可能。 停车场收费系统自动收费，支持当前流行的移动支付或登录专用停车app进行支付。 整个过程快速方便。

       目前，传统的 停车场管理系统 在上下班高峰期容易造成拥堵。 由于系统功能简单，因此流量效率极低。 传统停车场不具备帮车主找车位、找车、快速缴费等功能。 手工收费还会导致资金漏洞，难以筹集零钱等。 在安装过程中，有必要为停车场安装单独的数据库和前端显示器。 ANPR系统采用全自动计算机管理模式。 从停车场出口到大门，再到管理中心，所有这些都由自动控制计算机管理，以方便管理。 ANPR减少了我们花费在车辆进入停车场和离开停车场上的时间。 并且可以轻松实现出入口的无人操作，并自动充电，可以大大节省成本。 因此，能够满足管理层和业主需求的智能停车系统具有非常高的潜力，未来的发展前景非常广阔。

ANPR系统的种类

    车牌识别系统的基本硬件配置由 ANPR照相机 、主控制器、采集卡和照明装置。 的 软件 由具有车牌识别功能的图像分析处理软件和后台管理软件组成，以满足特定的应用需求。

车牌识别系统有两种产品，一种是结合 硬件 和软件，或实现硬件识别功能模块，形成全硬件车牌识别，如DSP。 另一种是开放式软硬件系统，即硬件采用标准工业产品，软件作为嵌入式软件。 两种产品格式都有优点和缺点。 开放式系统的优点是硬件采用标准的工业产品，操作和维护易于掌握。 备件的采购可以从任何制造商处获得，不需要担心由于一个制造商的故障或供应短缺而导致产品的永久故障或采购困难。 集成的硬件和软件产品使用户更容易操作和控制产品。 对于后期的维护调试也更容易掌握。

Anpr工作流程

    自动号牌识别是一种模式识别技术，它利用车辆的动态视频或静态图像来自动识别牌照号码和牌照颜色。 其硬件基础一般包括触发设备 (监控车辆是否进入视野) 、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理器 (如计算机) 等。 其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法。 一些ANPR系统还具有通过使用视频车辆检测技术来确定是否有汽车的能力。 一个完整的车牌识别工作过程 (如图所示) 应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等部分。 当车辆检测部分检测到车辆的到达时，图像采集单元被触发以采集当前视频图像。 车牌识别单元对图像进行处理，定位车牌位置，然后分离车牌中的字符进行识别，然后输出车牌号码。

ANPR系统技术指标

    评估车牌识别系统有三个指标: 识别率，识别速度和后台管理系统。 当然，前提是系统应该能够可靠地运行。

1.ANPR识别率

    ANPR系统是否实用，最重要的指标是识别率。 国际交通技巧对其做出了特殊的辨认率指标阐述，请求24小时全天候品牌的准确辨认率在95% 以上。

为了测试车牌识别系统的识别率，需要在实际应用环境中安装该系统，每天24小时或更长时间运行，收集车牌至少1000个自然交通流量进行识别，并存储车牌图像和识别结果以进行检索和查看。 然后，需要获得实际通过车辆的图像和手动识别的正确结果。 然后可以计算出以下识别率:

1. 自然交通流量识别率 = 全牌正确识别总数/实际通过车辆总数

2. 可识别车牌的百分比 = 人类正确读取的车牌总数/实际通过的车辆总数

3. 所有车牌的正确识别率 = 所有车牌正确识别的车牌总数/手动读取的车牌总数。 这三个指标决定了车牌识别系统的识别率。

2.ANPR识别速度

    识别速度决定了车牌识别系统能否满足实时应用的要求。 一个识别率高的系统，如果需要几秒钟甚至几分钟才能识别出结果，将是不实用的，因为它不能满足实际应用中的实时要求。 例如，在使用车牌识别来减少旅行时间的应用程序中，速度是减少旅行时间并避免车道拥堵的有力方法。

国际交通技术提出的识别速度小于1秒，越快越好。

3.ANPR后台管理

    车牌识别系统的后台管理系统确定车牌识别系统是否有用。 重要的是要记住，不可能达到100% 的识别率，因为车牌被污损，遮盖，遮盖，或者天气可能不好 (雪，冰雹，雾等)。 后端管理系统的功能应包括:

    1. 识别结果和车辆图像数据的可靠存储，可以在多功能系统运行使网络容易出错时保护图像数据不丢失，并便于事后人工调查;

    2、有效的自动对位和查询技术，将识别出的车牌号与数据库中的数千个车牌号自动对位和报警提示，如果车牌号读取不正确时采用模糊查询技术获取相对 “最佳” 的比较结果;

    3、一个好的车牌识别系统进行网络操作，还需要提供实时通信、网络安全、远程维护、动态数据交换、数据库自动更新、硬件参数设置、系统故障诊断。

如何选择ANPR提供商

1.高度重视稳定

    随着产品算法和行业技术的提升，集成在很长一段时间内并不是一个重要的话题，但现阶段最重要的一点是 “稳定性”。 稳定性定义为: 在给定的速度范围内，必须在没有由于外部环境影响而导致的过度误差的情况下实现精度。

例如，白天90% 准确，晚上80% 到晚上70% 的车牌系统比白天平均70% 准确的车牌识别系统更难集成。 因为用户可能会认为，现在白天对90% 的识别率，全天候只有合理的准确性是90% 的，本规范不包括奇怪的环境干扰 (暴雨、冰雹、雾、路段等)，并设置了环境限制 (、大的风摇高度限制，不容易人为破坏等)。

2.产品测试

    几乎每家公司都宣称拥有较高的识别率，但为了避免后期因为双方对产品的认知差异，以及对对方、功能失调的用户在购买车牌识别系统时的责任，以及对产品进行测试，而测试最好有两周以上的时间，比较结果可以判断是否 “夸大”。 由于环境多变，两周内应该能够掌握大约80% 可能影响田间识别率的条件。 如果你只测量一天甚至几个小时，你就不能理解它。

    此外，由于车牌识别是一个 “系统”，因此硬件和软件架构肯定会影响 “现在的结果”。 至于什么样的软件和硬件适合什么样的环境，必须是环境不同的，因为不同的应用环境对识别率的要求不一定相同，而这必须是经验积累的。

虽然市场上有各种各样的车牌识别系统，使用该产品和结构，可以节省大量浪费的金钱和时间，但更重要的是，项目和系统集成商需要配合和理解，而不是一味地专注于一个品牌更好，更便宜，没有比这更便宜的了。

    此外，车牌识别系统能否最大限度地利用软件技术、摄像头和现场建设能力，也有很大的事情要做。 用户可以要求制造商到现场进行探索后，提出建立规划，评估应首先设置，使用角度，是否需要设置辅助光源等。，再次提供，由这些动作，除了提前评估用户自身的能力和能力外，还可以实现产品的学习和教育培训、管理，未来将更清楚地知道产品的使用限制和相关措施。

 更多信息 维基百科