江苏停车场车牌识别一套多少钱
车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来,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、颜色等信息,目前Z新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%,汉字的识别率可达到99%。
当车位已满后,系统会提示 “车位已满”,车位已满后是否可以再识别入场可自定义设置。如果设置成满位后不能再识别入场,则条件达到后,系统停止识明功能,车辆触发地感时提示“车位已满”,当场内减少一辆车后,系统会自动恢复正常的车牌识别流程。此外,还可设置成只针对临时用户有效,比如:某些停车场的临时车位满了后,临时车辆不可进入,但有固定车位的固定、贵宾、免费等用户可以照常进入。运行状态提示是指系统运行过程中,出现某个部件、设备出现故障,或是某些条件达到后需要提示时,通过人机界面的同步动作来提示使用者。分别有鸣叫声、语音播报和字符显示三种方式。
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。
无人值守车牌识别管理系统相对传统的设备有诸多优势: 通过视频车牌识别技术可以实现不停车通行,无需要拿卡和人工收费,节省车主时间,提高通行速度。 防乱收费和错计费 由于停车系统全程电子计时、线上支付,车主可以清晰直观地看到停车费的具体结算步骤,避免了传统人工收费的各种弊端。 停车场车位使用率高 车辆进出速率高、车主可以寻停车位和反向寻车,使得车位利用率增加,降低传统停车场内车主找车、进出场等待的一系列时间里车位的空置率。