车牌识别应用场景

作者:道闸一体机停车场   来源:未知   时间:2020-06-01 10:58

一、车牌识别技术的实现方式

车辆驾驶员的识别是基于图像分类和图像识别的理论,通过分析包含车辆牌照的图像来确定驾驶员在图像中的位置,进而提取和识别文本字符。

识别步骤包括车牌定位、车牌提取和字符识别。这三个步骤的识别工作相辅相成,各自的效率较高,因此整体的识别率会有所提高。识别速度取决于字符识别。当今字符识别的主要应用技术是比较和识别样本数据库,即为所有字符创建一个样本数据库。提取字符后,通过比较样本数据库实现对字符的判断。在识别过程中,将会出现核心成就值,如保障性和倾向性。另一种是基于字符构造常识的字符识别技术,它能有效提高识别速度和准确率,具有很强的适应性。

车牌识别系统有两种类型:一种是静态图像和图片的识别,另一种是动态视频流的实时识别。静态图像识别技术的识别效率在很大程度上受到图像采集质量的限制。对于单帧图像识别,目前市场上产品的平均识别速度为200毫秒。但动态视频流识别技术适应性强,识别速度快。它实现了对每帧视频图像的识别,增加了识别比较的次数,并选择了最佳的汽车品牌。关键在于受单帧图像质量的影响较小。目前,市场产品识别时间为10毫秒。

二、车牌识别技术的应用

车牌识别广泛应用于公路车辆管理。电子收费系统也是利用数字信号控制技术进行车辆识别的主要手段。

在停车场管理中,车牌识别技术也是识别车辆身份的主要手段。在唐山市公安局建立的《泊车库(场)车辆图像和号牌信息采集与传输系统手艺要求》中,车牌识别技术已经成为车辆识别的主要手段。

车牌识别技术与电子收费系统(ETC)相连,用于识别车辆。通过路口的车辆不需要停车,可以实现车辆身份的主动识别和主动收费。在停车场的管理中,为了提高进口车辆的通行效率,车牌识别是针对不需要收取停车费的车辆(如月度货车和内部免费车辆),培养无人值守的快速通道,避免卡的收取和连续的车辆收支经验,这正在改变停车场的收支管理模式。