車牌識別系統(tǒng)對于我們的日常生活越來越重要，必不可分。但是該如何提供車牌識別系統(tǒng)的識別能力呢？跟著四川車牌識別系統(tǒng)銷售公司一起來了解具體資訊！
自動車牌識別系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)里重要的一環(huán)，它可以運用在城市交通監(jiān)控或是停車場收費及尋車系統(tǒng)上，在一切講求智能化的現(xiàn)今，車牌識別系統(tǒng)在產(chǎn)品及工程技術(shù)上也必須跟上這股潮流趨勢。
如何提高車牌辨識能力？
ANPR（自動車牌識別系統(tǒng)）是ITS（智能交通系統(tǒng)）里重要的一環(huán)，它可以運用在城市交通監(jiān)控或是停車場收費及尋車系統(tǒng)上，在一切講求智能化的現(xiàn)今，車牌識別系統(tǒng)在產(chǎn)品及工程技術(shù)上也必須跟上這股潮流趨勢，但更重要的是車牌識別系統(tǒng)要如何在這些條件下，增加或促進它的能力呢？
現(xiàn)行車牌識別能力
車牌識別系統(tǒng)經(jīng)過廠商多年研究和實際的應用磨練，車牌識別技術(shù)現(xiàn)已經(jīng)成長為現(xiàn)代社會中最普及、最成熟的技術(shù)之一，并在公路收費、監(jiān)測報警、停車管理、秤重系統(tǒng)、交通疏導、交通執(zhí)法、公路稽查、車輛調(diào)度、車輛檢測等場合中發(fā)揮著重要作用。
做為智能交通領(lǐng)域確定車輛身分的最重要手段，車牌識別技術(shù)通常根據(jù)不同應用場景發(fā)揮著不同作用。例如對列入黑名單的車輛進行監(jiān)測報警；在高速公路上可用于車輛超速違規(guī)處罰和出入口收費管理；安裝在出入口實現(xiàn)車輛的自動管理；應用于停車場實現(xiàn)尋車與自動計時收費，自動計算可用車位數(shù)量并給出提示；應用于社區(qū)可以自動判別駛?cè)胲囕v是否屬于本社區(qū)，對非社區(qū)內(nèi)部車輛自動計時收費；應用于道路電子警務系統(tǒng)、道路監(jiān)控系統(tǒng)等進行牌照號碼自動登記。
由于每個應用場景都對車牌識別技術(shù)提出不同要求，因此車牌識別技術(shù)必須因地制宜突出相應優(yōu)勢，才能充分體現(xiàn)其應用能力。以停車場為例，車牌識別技術(shù)主要應用于車輛自動管理、自動計時收費、自動計算可用車位數(shù)量并給出提示、自動判別駛?cè)胲囕v是否屬于月租車等方面的智能化管理。
而與其他應用場景相比，停車場的識別環(huán)境具有識別角度大、單車通行、車速慢、燈光環(huán)境可控等特點，同時還要實現(xiàn)自動計時收費能力，這些都對車牌識別系統(tǒng)的識別率提出更高要求。不僅要識別正常環(huán)境下的任何一個車牌號碼，而且在極端環(huán)境下的車牌識別率也最好達到95%以上，這種對高識別率的要求顯然讓很多車牌識別系統(tǒng)倍感壓力。
依據(jù)交通應用資料顯示，車牌識別技術(shù)最早應用于電子警察及高速公路領(lǐng)域較多。近幾年，隨著停車場管理系統(tǒng)的不斷發(fā)展，車牌識別技術(shù)也開始應用于市區(qū)道路及停車場。
截至2015年年底，北京道路與停車場的車牌識別需求成長已有2014年的2倍增長，而未來5年必將是道路與停車場智能化改造的黃金時期。面對如此巨大的市場潛力，為更好的解決道路與停車場車牌識別能力問題，目前可看到現(xiàn)階段的廠商集智慧之力，投入專門研究針對道路與停車場專用的車牌識別一體機。
這種基于車牌自動曝光控制算法的智能高畫質(zhì)車牌識別一體機產(chǎn)品，集車牌識別、攝影取像、前端儲存、補光等一體，同時采用高畫質(zhì)寬動態(tài)CMOS和高能力DSP組件，最大峰值計算能力高達6.4Ghz，具有極佳性能。尤其針對道路車速快慢與停車場車輛行駛速度緩慢、角度大、識別距離短等環(huán)境企圖做到高達99.58%的識別率，而這些都得益于廠商在智能化自主研發(fā)的PC方式的算法。
除此之外，現(xiàn)在大部分車牌識別一體機還具有優(yōu)秀的成像控制，可以自動跟蹤光線變化，有效抑制順光和逆光，尤其在夜間可以抑制汽車大燈的干擾，從而清晰地捕捉車牌；而對于暫時沒有車牌或者車牌嚴重破損的情況，也可實現(xiàn)智慧通行管理；另外可在系統(tǒng)與遠端離線時運行也是車牌識別一體機的獨特能力優(yōu)勢，能有效提升車輛進出效率。
提高車牌識別系統(tǒng)能力方法
要提高車牌識別系統(tǒng)的能力，可以從硬件架設(shè)與軟體運算二個部分來著手，也就是說從系統(tǒng)的安裝條件到軟件字符運算能力都要有所改進及改良，才能達成系統(tǒng)所要的優(yōu)化目標。
對于一個車牌識別系統(tǒng)上，通常我們可以看到的是該系統(tǒng)在軟體運行于標準的家用電腦硬件，以及可鏈接到其他應用程序或數(shù)據(jù)庫的部分。從這些數(shù)據(jù)庫著手來改善這些應用的能力；在實際運算方法上要先改善過去的字符檢測影像增強方式。這些改善首先要使用一系列新的DSP影像處理技術(shù)來檢測及標準化和增強車牌的影像，然后透過較成熟的OCR（光學字符識別）來提取字母數(shù)字車牌，進一步區(qū)隔于過去字符以影像直接比對的運算方式。
ANPR通常都會采用兩種新的基本運算方法中的一種：一是允許以即時車道位置進行的全過程采集影像，而另一種則是發(fā)送從許多信道的所有影像傳輸?shù)竭h端電腦的位置，并在執(zhí)行OCR過程之后的某個時間點出現(xiàn)。大約在250毫秒內(nèi)車輛即可在車道完成影像資料捕獲的車牌字母及數(shù)字、日期時間、車道的確定位置，以及所需的任何其他資料。
這個資料可以很容易地在必要時發(fā)送到遠端電腦上，以便進一步處理，或儲存在車道儲存裝置上供以后檢索。在其他的改善安排上，通常大多數(shù)廠商會使用個人電腦的服務器群來處理這種高負載資料，例如當車道上發(fā)現(xiàn)堵塞情況時。這種情況常會需要系統(tǒng)有一個被要求的影像轉(zhuǎn)發(fā)到遠端服務器上，而這就可能需要更大的頻寬傳輸介質(zhì)。
最新的ANPR都使用OCR方法所采集的攝影機影像。當所采集的車牌在字體上有一些微小變化的差距時，例如在某些字母（就像P和R），為了使其辨別更加鮮明，OCR就會發(fā)揮更易于閱讀的系統(tǒng)能力。有些車牌的安排會使用一些顏色與字體大小變化和不同的位置定位，OCR車牌識別系統(tǒng)必須能夠應付這種差異，才能真正有效。更復雜的系統(tǒng)能夠應付各種國際車牌的變化，以針對每一個國家的車牌識別能力要求。同時包含現(xiàn)有道路規(guī)則執(zhí)行或閉路電視攝影機的日夜監(jiān)控條件，以及移動設(shè)備的使用需求，這些車牌識別攝影機系統(tǒng)通常都會利用紅外線攝影機能力以采取更清晰的影像。
車牌識別在能力改善上，除了以上運算與夜視的效力外，車牌識別還存在移動速度挑戰(zhàn)。其中最大的挑戰(zhàn)是處理器和攝影機必須取像速度快，足以容納超過100～200公里／小時的車速車牌補捉，在車輛迎面而來的情況下，其相對速度大小會影響攝影機實際讀取車牌的能力。車牌運算法必須能夠補償所有影響ANPR的因素，以產(chǎn)生一個準確的讀出，同時改善攝影機受天氣因素影響產(chǎn)生的角度的變動。系統(tǒng)的照明波長也是必須要考慮改善的，因為這些條件對讀取分辨率和精準度會有直接影響。
從這些現(xiàn)階段必要的車牌識別技術(shù)進步發(fā)展，可以看出車牌識別技術(shù)必將開發(fā)出更加有效及能力更廣泛的應用，而這些應用也將隨著迫在眉睫的需求，將有進一步提高能力的方法出現(xiàn)。
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