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发布时间:2022-06-18 03:20:00 作者:权隆安防





在高速路的各个出入口安装车牌识别设备,车辆驶入时识别牌照将入口资料存入收费系统,车辆到达出口时再次识别其牌照并根据牌照信息调用入口资料,结合出入口资料实现收费管理。这种应用可以实现自动计费,避免了应收款的流失。高速公路已开始实施联网收费,随着联网范围的扩大,不同车型的收费差额也越来越高。一些生产商会使用VIN的第三位作为汽车车种的分类,例如货车或巴士。司机利用现有收费系统的漏洞通过中途换卡进行逃费的问题将越来越突出,利用车牌识别技术是解决此类问题的根本方法。
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。车牌识别过程中,牌照颜色的识别依据算法不同,可能在上述不同步骤实现,通常与车牌识别互相配合、互相验证。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。
车牌号码识别系统是基于车牌识别技术而衍生的一个完整系统。首先将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取出来,通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术,识别车辆牌号,输出车牌号码。目前的技术水平为字母和数字的识别率可达到96%,汉字的识别率可达到95%。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。车牌识别是基于图像分割和图像识别理论,对含有车辆号牌的图像进行分析处理,从而确定牌照在图像中的位置,并进一步提取和识别出文本字符。
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