车牌自动识别

作者：深圳市天格威科技有限公司



据调查，停车场中的自动车牌识别技术越来越受到车主和停车场经营者的欢迎。 其高效的智能功能可以使车辆快速通行，避免道路拥堵和高峰期用户排队。 以车牌号作为出入凭证，提高车辆停车安全，解决收费漏洞；免刷卡管理，杜绝用户忘带卡问题。 那么这么多功能，停车场车牌识别系统的组成部分有哪些呢？


车辆自动车牌识别系统在基本设备组成上与原来的停车系统相同，比如两个
系统均由智能路闸、路闸控制机（票箱）、地面感应线圈、车辆探测器、电子显示屏、岗亭、监控摄像头、停车管理计算机组成。 最大的不同是车牌自动识别具有视频识别、免停车通行证等诸多优势，这就对停车场监控摄像头、道路制动控制机的功能要求更高。 让我们进一步了解alpr系统的重要设备。


1. 监控摄像头，监控摄像头和一般停车场的图像对比度有很大区别，监控摄像头是自动车牌识别的专用摄像头，采用高速DSP嵌入式智能硬件，嵌入式软件，视频采集，图像预处理，车牌检测、车牌分割、字符识别、跟踪、对比、图像压缩和数据传输等复杂的计算机图像处理技术，系统识别速度快，可靠性高，设备可分别导入两路视频进行车牌识别，根据不同的应用场景，两路视频可定制为正面或背面的模式识别，互不影响。


2. 补光灯，车牌识别对停车场的现场环境要求非常高，难免会出现光线不足的情况。 补充灯可以很好地确保车牌识别摄像头有足够的光线来成功捕捉车牌。


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ALPR解决方案

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

车牌识别停车场系统-停车场设备 | 停车场管理设备 | 停车场系统设备，车牌自动识别原理，车牌识别过程示意图，车牌识别过程示意图。 车牌自动识别是一种利用车辆动态视频或静态图像自动识别车牌号码和颜色的模式识别技术。 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。 有些车牌识别系统还具有通过视频图像判断是否有车的功能，称为视频车辆检测。 一个完整的车牌识别系统应该包括车辆检测、图像采集、车牌识别等。




当车辆检测部分检测到车辆的到达时，它触发图像获取单元获取当前视频图像。 车牌识别单元对图像进行处理，定位车牌位置，对车牌中的字符进行分段识别，然后形成车牌号码输出。 (1) 车辆检测: 车辆检测可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达探测、视频检测等方法。 使用视频检测可以避免损坏路面，无需额外的外部检测设备，无需校正触发位置，节省费用，更适合移动和便携式应用。 对于视频车辆检测，该系统需要具有较高的处理速度，并采用出色的算法来实现图像采集和处理，而不会丢失帧。 如果处理速度较慢，则会导致车架丢失，从而使系统无法检测到行驶速度快的车辆。


同时，很难保证识别处理是在有利于识别的位置开始的，这将影响系统的识别率。 因此，很难将视频车辆检测与自动车牌识别相结合。 (2) 车牌识别的车牌号码和颜色识别。 需要进行以下基本步骤: 1) 车牌定位，定位图片中的车牌位置; 2) 车牌字符分割，对车牌中的字符进行分割; 3) 车牌字符识别，识别分割后的字符，最后形成车牌号码。 在车牌识别过程中，车牌颜色的识别是基于不同的算法，可能在上述不同的步骤中实现。 它通常与车牌识别合作并进行验证。 1) 在车牌定位的自然环境中，车辆图像的背景复杂，照明不均匀。


如何准确地确定自然背景下的车牌区域是整个识别过程的关键。 首先对采集到的视频图像进行大规模关联搜索，找出几个符合车辆牌照特征的区域作为候选区域。 然后进一步分析和评估这些候选区域。 最后，选择最佳区域作为车牌区域，并与图像分离。 2) 车牌字符分割完成车牌区域的位置后，将车牌区域划分为单个字符，然后识别。 字符分割一般采用垂直投影法。


由于字符在垂直方向上的投影必须在字符之间或字符内的间隙处的局部最小值附近，并且该位置应满足字符书写格式，字符，大小限制和车牌的一些其他条件。 垂直投影方法对复杂环境下汽车图像中的字符分割具有良好的效果。 3) 目前，车牌字符识别方法主要有模板匹配算法和人工神经网络算法。 基于模板匹配算法，首先将分割后的字符进行二值化，并将其大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后将其与所有模板进行匹配，并选择最佳匹配作为结果。 基于人工神经网络的算法有两种: 一种是提取字符的特征，然后利用获得的特征训练神经网络分布器; 另一种方法是将图像直接输入网络，由网络自动提取特征，直到获得识别结果。 在实际应用中，车牌识别系统的识别率也与车牌质量和拍摄质量密切相关。




车牌质量会受到各种因素的影响，如铁锈、污渍、油漆剥落、字体褪色、车牌遮挡、车牌倾斜、高光和反光、多车牌、假车牌等; 实际拍摄过程还会受到环境亮度的影响，拍摄模式、车速等。 这些因素不同程度地降低了车牌识别的识别率，这是车牌识别系统面临的困难和挑战。 为了提高识别率，除了不断改进识别算法外，还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像最有利于识别。

车牌图像识别是现代智能交通不可或缺的一部分，对智慧城市建设有着强大的推动作用。 随着国内高速公路、城市道路和停车场建设的日益增多，对交通管制和安全管理的要求也越来越高。 为了满足这种需求，可以方便，快速，准确和有效地控制和管理流量。 因此，车牌图像识别技术在公共安全和交通管理中具有特别重要的现实意义。 目前，自动车牌图像识别系统正朝着高识别、高速和嵌入式方向发展。 为了提高系统的识别率，在实际应用中，人们总是期望车牌识别系统能够准确、快速地识别出车牌字符。 因此，tigerwong开发并增加了一些硬件探测器和其他辅助设备。 从现有系统和全社会的应用效果来看，结论非常可观，改进后的系统可以减弱可见光和恶劣天气造成的不可控影响，自动信息处理能力不断提高。 车牌识别系统实际上是应用于交通工程的。 最初，它主要用于高速公路收费辅助系统，以减少交通通行费收入的损失。 后来逐渐发展到城市交通、停车场管理、车辆登记验证、车辆统计、安全管理和门禁管理等多种应用领域。 车牌识别技术对智能交通系统和交通运输行业的发展有着重要的推动作用，具有广阔的市场前景。 1. 车牌图像识别技术在高速公路领域的应用 高速公路是最早和最大的车牌图像识别技术领域。 一般在高速公路入口处采集识别车牌图像，由将识别结果写入通卡 (票) 的人通过网络传输到各出站。 当车辆到达出口时，再次采集车牌图像并进行识别，并将识别结果与入口识别结果进行比较，以防止或检测换卡、换卡等逃费行为。 2. 车牌图像识别技术在停车场收费管理领域的应用停车场收费管理系统: 用于对进出车辆的车牌进行识别和匹配，实现自动计时和计费管理。 停车管理正在成为城市交通管理中的一个严重问题，人们对智能停车场管理的呼声日益高涨，通过车牌识别系统可以构建一个智能停车场管理系统。 因此，在大中城市的商场和写字楼中具有很大的市场潜力。 Tigerwong指出，拥有正确的识别率是车牌识别系统最重要也是最根本的指标。 没有令人满意的正确识别率，无论识别速度有多快，都是没有意义的。 Tigerwong在车牌图像识别领域的目标是实现高识别，高速和多元素标记。 Tigerwong是中国领先的智能停车管理系统管理综合解决方案供应商。 其产品包括车牌识别系统、停车场管理系统、停车位引导系统等。 如果您对车牌识别系统有任何问题，可以致电tigerwong，希望对您有所帮助!

随着各大城市车辆的增多，不少小区、商业广场、购物中心、机场等各大停车场相继改造，不仅将传统的纸质车票、刷卡停车场改造为智能停车场，还引入了非常热的车牌识别技术。 经过这些年的科技发展，停车场车牌识别系统在产品外观和技术上都发生了很大的变化，真正使停车场系统在身份识别上退化。 目前，车牌识别停车场系统被认为是一套管理更方便、交通快捷的停车场管理系统。 由于它具有识别率高，流量快的优点，因此受到许多用户的青睐。 车牌识别技术主要是与电子系统相结合，在不停止收费系统的情况下识别车辆。 进出道口的车辆无需停车，从而实现对车辆身份的自动识别和自动充电。 在停车场管理中，车牌识别系统大大提高了车辆准入的效率，成为无人值守的快速通道。 不需要取卡停车。 它正在改变进入停车场的管理模式。 车牌识别是现代智能交通系统的重要组成部分，应用十分广泛。 它基于数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术，对摄像头拍摄的车辆图像或视频序列进行分析，得到每辆车的唯一车牌号，从而完成识别过程。 通过一些后续处理手段，可以实现停车场收费管理、交通流量控制指标测量、车辆定位、汽车防盗、高速公路超速自动监管、闯红灯电子警察、高速公路收费站等功能。 车牌号是车辆的唯一标识，进入停车场往往要根据车牌号进行登记和缴费。 增加了车牌识别技术的停车场系统通过对进出车辆的车牌号码的识别来设置访问权限。 逐步发展成为停车场内一套完整的出入管理系统，具有成本低、安装简单停车安全等特点。 安全性和便利性是车牌识别系统的两个核心。 随着车辆的增加，停车场系统成为每个地方管理车辆的唯一工具。 其多样化的应用，使其实现了从手工管理到智能化管理的功能转变。 首先，与其他传统停车场系统相比，车牌识别停车场系统消除了人们停车和取卡的过程。 在距车辆一定距离处，车牌识别高清摄像头可以捕获进入停车场的车辆的车牌号码，并且闸门将自动打开。 其次，与其他停车场系统相比，车牌识别停车场系统采用了高速公路大门，3米以内的道闸的抬杆时间可以在一秒钟内完全抬升，大大减少了人们进入停车场的时间，这也是人们喜欢它的原因之一。 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。