零陵停车场闸门一套多少钱
那么停车场系统车牌识别实现的方式有哪些呢?车牌识别系统实现的方式主要分为两种:一种是静态图像图片的识别,另一种是动态视频流的实时识别。静态图像识别技术的识别较大程度上受限于图像的抓拍质量,为单帧图像识别,目前市场产品识别速度平均为200毫秒;而动态视频流的识别技术适应性较强,识别速度快,它实现了对视频每一帧图像进行识别,增加识别比对次数,择优选取车牌号,关键在于较少的受到单帧图像质量的影响,目前市场产品识别较好的时间为10毫秒。
车牌识别系统可以在识别过程中比较数据,并与背景大数据中的可疑车辆进行比较。一旦确定,它可以自动报警并有效协助警察。同时,安装在社区和学校出入口的车牌识别器还可以自动识别内部和外部车辆,从而提高了社区、学校的安全性。
车牌识别的基本原理是这样一个环节,每个环节都是为了加速车主的停车,方便管理者管理停车场。随着“无人超市”,“无人书店”等一系列无人值守的服务场所的出现,“无人”的概念再次掀起新的热潮。 停车场行业在室内定位技术的带动下,也逐渐以“无人值守”的方式使停车管理变得智能化和便捷化。无人值守车牌识别可使用部署在停车场进出口的视频识别车牌摄像机,识别车牌,并自动记录出入时间,然后通过微信公众号输入车牌号码,自动显示 停车时间和费用结算后,车主可以通过微信,支付宝等电子支付渠道自行缴纳费用,在规定的时间内车辆离开,不及时付款车辆可在出场是扫描二维码支付。不能使用电子付款的车主可以在停车场的自助付款终端自行付款。
车牌跟踪模块记录下车辆行驶过程中每一帧中该车车牌的位置以及外观、识别结果、可信度等各种历史信息。由于车牌跟踪模块采用了具有一定容错能力的运动模型和更新模型,使得那些被短时间遮挡或瞬间模糊的车牌仍能被正确地跟踪和预测,只输出一个识别结果。车牌识别系统的关键技术及算法车牌定位是车牌识别系统的基础,其定位的准确与否直接影响到车牌的字符分割和识别效果,是影响整个车牌识别系统识别率的主要因素。车牌定位,即运用数字图像处理、模式识别、人工智能等技术对采集到的汽车图像进行处理,从而准确地获得图像中的车牌区域,其输入是原始的汽车图像,输出是车牌图像。在现实车牌识别系统中,由于光照不均匀、背景的复杂性等原因,造成准确定位出车牌的难度较大。目前,根据车牌的特征,常见的车牌定位方法有基于车牌颜特征信息的定位法、基于车牌区域频谱特征的定位法、基于分类器的车牌定位法、基于车牌边缘特征的车牌定位法等,这些方法各有所长。值得注意的是,车牌定位算法的分类并不是唯一的,区别算法类别的标准并不十分明确。车牌定位算法的方法多种多样、各有所长,但存在着计算量大或者定位准确率不高等问题。