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通常,其他场景的牌照是水平的。

作者:原创   发布时间: 2018/8/14 13:41:00

  车牌识别技术发生在20世纪初的智能交通创新中。大海的应用始于本世纪初。截至目前,经过十多年的试验和扩展,它已成功应用于各种车辆的界限。电子警察、高速公路速度、高速公路卡口、天网监控、进出收集资金等,已成为当代智能交通的重要组成部分。

  车牌的识别很早就适用于电子警察。它被用于高速公路、高速公路刺刀的边界,近年来它只在停车场边界。

  上升。该行业的每个共同标志都很差。其他使用场景是统一的车牌识别技术集。查看与车牌识别相关的文档,并且没有描述不同场景的特征。

  在此背景下,本文旨在探讨停车场情况与其他场景的区别,以分析停车场情况下车牌识别技能的独特性,以期参考行业的发展。即使它很薄,也不会尽快。

  与电子警察、高速公路相比,停车场具有以下特点:1、通常一次只能通过一辆车,电动警察通常有多条车道并行,前提是同时识别多辆车; 2,速度优于其他场景较慢,合格率通常是其他场景的十分之一到五分之一; 3、识别间隔短,一般在十米以内,其他场景通常十几米,长度为几十米; 4、照明前提良好,干扰因素较少。

  5、识别角度差。这是停车场和其他场景之间的典型差异。通常其他场景的牌照是水平的。停车场的角度通常超过十度,有的甚至达到四十五度以上。 6、由于拍摄间隔较短,车牌成像较差。例如,电子警察的车牌成像通常在200像素宽,而停车场的车牌成像可能超过400像素宽。而从停车场的功能需求来看,电子警察、高速公路的速度测量有以下差异:1.停车场进口和收集的主要功能是收钱,其他场景不收; 2.停车场具有防盗功​​能;车牌识别的前提是进口车与车口之间的统一。正确的对应关系。这是其他场景和其他场景之间的典型差异。从以上两个方面的比较,我们不妨分析停车场情况下车牌识别的技巧。前提:1、支持在较差角度下识别。

  由不良角度引起的牌照图像的变形是牌照识别的难点技术点之一。首先,车牌难以定位,第二,车牌难度较大。这是停车场和其他场景之间最差的差异。车牌识别技术最贫穷的瓶颈方向。 2,在保证识别率的情况下,支持识别差像素宽的车牌。这是一个典型的矛盾,车牌像素宽度太差。

  识别率必然很慢,识别率很快。牌照像素宽度在所需边界内的前提。 3、最差的使用速度是、,光线好,、,前提小于、,通常一次只能识别一个车,所以算法在这个类的前提下到达最佳格式。 4、可以使用其他视频识别技术来匹配车牌识别,以杀死最佳的"车辆结婚率",如车型单面特征识别模型识别、等。这也只是特征停车场的情况。