车牌识别怎样才算好?
车牌识别的技术在安防行业的应用由来已久,技术相对成熟,人工智能的应用提高了车牌识别的准确率。而对于车牌识别算法的厂家来说,如何延伸对目标车辆的识别范围,实现更精确的识别是市场所需。那么如何选择一个好的车牌识别系统就成为首要任务。那么从技术上评价一个车牌识别系统好坏的标准又有哪些?
首先是车牌识别系统的识别率,一个车牌识别系统是否实用,重要的指标是识别率。国际交通技术部门做过专门的识别率指标论述,要求是24小时全天候全牌正确识别率85%~95%。为了测试一个车牌识别系统识别率,需要将该系统安装在一个实际应用环境中,全天候运行24小时以上,采集至少1000辆自然车流通行时的车牌进行识别,并且需要将车辆图像和识别结果存储下来,以便调取查看。然后,还需要得到实际通过的车辆图像以及正确的人工识别结果。
其次,车牌识别系统的识别速度也很关键。识别速度决定了一个车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。一个识别率很高的系统,如果需要几秒钟,甚至几分钟才能识别出结果,那么这个系统就会因为满足不了实际应用中的实时要求而毫无实用意义。例如,在高速公路收费中车牌识别应用的作用之一是减少通行时间,速度是这一类应用里减少通行时间、避免车道堵车的有力**。国际交通技术提出的识别速度是1秒以内,越快越好。
后是车牌识别系统的后台管理。一个车牌识别系统的后台管理体系,决定了这个车牌识别系统是否好用。必须清楚地认识到重要的一点是识别率达到**是不可能的,车牌污损、模糊、遮挡,以及天气原因都可能会影响到车牌识别,而需要做的就是尽可能多的对“问题车牌”进行预先分析,达到车牌尽可能识别准确。
车牌识别系统是计算机视频图像识别技术,在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用。
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。在深圳市**建设的《停车库(场)车辆图像和号牌信息采集与传输系统技术要求》中,车牌识别技术成为车辆身份识别的主要手段。
车牌识别技术结合电子不停车收费系统(ETC)识别车辆,过往车辆通过道口时无须停车,即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。在车场管理中,为提高出入口车辆通行效率,车牌识别针对*收停车费的车辆(如月卡车、内部免费通行车辆),建设无人值守的快速通道,免取卡、不停车的出入体验,正改变出入停车场的管理模式。
通过优化以上五项特性,从根本上优化车牌识别算法是提高车牌识别率的一个方法。
从外因上看,影响车牌识别率的因素主要有视点变换、光线、遮挡、比例、形变、背景复杂等。
车牌识别系统运用在停车场中主要有道闸、车辆检测器、高清车牌识别一体机、电子显示屏、控制中心等组成。通过高清车牌抓拍相机对进出口车辆车牌进行抓拍,提取前后图片的对比,判断是否对该车辆进行放行。由此可见,车牌识别停车场系统对整个系统的要求很高,同时外界环境对识别率也会有很大影响。
对于安装车牌识别停车场系统的停车场,影响其识别率的原因主要有两点,、要保证停车场环境光线要足够明亮,对于光线较暗或者是夜间的时候,应该适当增加一些补光设备。第二、保证进出停车场的车辆车牌照要完好无损,这样就可以保证对每辆进出场的车辆车牌都可以进行抓拍。因此,避免识别环境的复杂程度以及通过辅助手段减缓车速等都可有效提高车牌识别率