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发布时间:2022-05-17 02:34:00 作者:权隆安防





随着产品算法与业者的技术提升,整合早就不是重要的话题,现阶段需要注意的重点反而是“稳定度”。稳定度的定义是:在一个既定的车速范围内,不会让必须达到的准确度,因外在环境影响而产生过大的误差。可识别全牌正确识别率=全牌正确识别的车牌照总数/人工读取的车牌照总数这三个指标决定了车牌识别系统的识别率,诸如可信度、误识率等都是车牌识别过程中的中间结果。例如一个车牌系统在白天有90%以上的准确度,到了傍晚就降到80%,夜间又降到70%,这种不稳定的系统,比起全天候平均拥有70%准确度的车牌辨识系统更难于整合。
牌上的相似字符,由于外形比较接近,受图像分辨率,光线,车牌污损等影响,一般的分类算法,很容易出现误识别。车牌识别系统基于此算法基础上提出了易混淆字符专门处理,相似字符例如“2”和“Z”、“0”和“D”等,都能进行有效识别。使得识别效果在任何ji端复杂情形下依然保持高识别率。基于人工神经网络的算法有两种:一种是先对字符进行特征提取,然后用所获得特征来训练神经网络分配器。车牌识别算法提升 行业发展空间可期。
纯车牌识别系统的优势在于可以把卡和车对应起来,使管理提高一个档次,卡和车的对应的优点在于长租卡须和车配合使用,杜jue一卡多车使用的漏洞,增加停车费的收取,同时自动比对进出车辆,防止偷盗事件的发生。(1)识别率达不到100%,不能识别的车辆会出现“进不来”或出不去的现象;(2)对于部分无车牌或车牌严重破损的车辆,需要另外的管理机制;Johnson等运用计算机视觉技术和图像处理技术实现了牌照的自动识别系统。
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