在城市交通的应用
近年来,随着社会经济的快速发展,机动车数量的迅速增长,公路运输变得越来越繁忙。交通管理现状和需求的矛盾进一步加剧,与交通相关的刑事和治安案件也逐年上升。在此情况下,如何利用先进的科技手段,增强公安管理部门对城市内的机动车和驾驶人的查控力度,为打击各类违法犯罪行为提供科技手段,是公安交通管理部门急需解决的问题。
为有效遏制城市内车辆闯红灯违章行为,现在城市内各个路口都在大力安装卡口式的闯红灯违法行为的检测系统,而此系统重要的组成部分就是停车场车牌识别系统。停车场车牌识别系统主要是确定违法车辆的信息,通过抓拍所有车辆的信息并和公安网的数据库进行比对分析哪些车辆是可疑车辆,减少违法行为的同时也可以控制、减少道路交通事故,应用道路监控设备结合现代信息网络技术,形成道路监控智能化网络系统,更好地提升道路动态管理/控制和满足治安、刑侦、交通管理等新形势的业务需求。
酒店、商场、、超市、机场等等临时车辆多的地方特别适合车牌识别系统。
在公路卡口中的应用
伴随着我国公路里程建设的增加,生活水平的整体提高,现在买车的人越来越多,给公路造成各种各样的违法问题。停车场车牌识别系统作为车辆违法处罚的必要依据,可以对视频中车辆号牌进行自动的检测识别,其中为典型的就是治安卡口系统,该系统如果没有车牌识别技术,就没有真正意义上的智能化。一个完善的治安卡口管理系统应该具备自动识别、卡口应用系统和中心管理平台三个主要功能。车牌识别是其中为重要的一部分,车牌识别的优劣直接影响了卡口系统的整体性能,而识别速度是其为重要的一个技术指标。识别速度快,系统需要占用的系统资源就少、人工介入的可能性就小,系统网络的运行负担也相应减小。识别速度快、准确,停车场车牌识别系统才能有效地实现自动比对报警,避免出现大量的误报。可以为防盗抢车辆、辆,非法抢劫车辆等犯罪破案提供有力可靠的破案信息。
车牌识别系统在国内的发展
车牌识别按照运行环境可以简单分为PC端和头端(嵌入式)。目前国内车牌识别系统在PC端已有一些厂家使用深度学习方法,而头端都还是采用传统方法。随着深度学习芯片的研发,明年应该就会有深度学习方法应用在头端的产品发布。由于国内外规则较多,传统方法局限性比较大,很难通用。对于特殊场景,比如低照度、透视变换、低质模糊等,车牌识别率仍然有待提升。而无论是传统方法还是深度学习方法,有些共同的模块技术仍有提高的空间和研究的价值,比如运动区域检测,定位,变换校正,多帧融合输出等。而对于传统方法,字符分割和字符识别仍有可提高空间。
车牌识别系统
车牌识别模块属于纯软件识别方式,系统可根据车辆全景图片及特征图片,完成车辆特征的判断,结合触发机制,系统提供车辆行驶方向、经过时间、地点、车辆类型、码等基本信息。
车牌识别模块技术参数
①、视频触发捕获率:
监控区域内对5km/h~160km/h行驶的车辆图像捕获率达99%以上。
②、车辆牌识别准确率:
白天车辆牌识别准确率大于95%;夜间车牌识别准确率90%以上。
③、捕获类型:
可识别02式牌照(GA 36.1-2001);牌照(GA 36-92);军照;警照;照;港澳车内地牌照;车辆等牌。如出现新型车辆牌,系统建设单位应免费升级软件。
⑤、颜色识别
系统对彩色(要求颜色)及黑白的颜色(不要求颜色)均能有效的识别。
⑥、升级
车牌识别模块可以动态地添加一些新的汉字,以提高程序的健壮及包容性,并且可以通过后台服务器进行升级。
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