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天津车牌识别系统有哪些地方需要弥补?

文章来源:亚搏体育平台 文章作者:亚搏体育官网 发布时间:2020-5-22 15:13:16

天津车牌识别系统的飞速发展,也暴露了当下的弊端,未来车牌识别系统如何发展这个问题值得思考。

自动车牌识别(ANPR)系统,它采用光学字符识别和图像处理技术从复杂背景中提取和识别汽车车牌,主要用于停车费管理,交通流量,车辆定位,汽车警报器,高速公路调速,红灯电子警察,高速公路收费站等领域。通常,系统性能评估良好,具有非常高的精度捕获能力。

即使这样,系统仍受速度,照明和天气状况等因素的影响,正是这些挑战导致系统具有越来越高的能力以更高的精度处理高清图像。

 

1、算法难度

研究人员使用45,000张车牌图像样本在繁忙的道路上以每小时125公里的速度测试该系统。结果表明,在当前的研究中,很难找到一种单一的算法来确保100%的检测率,这需要更多的研究工作和技术手段来消除部分误读或完全故障的确切影响。

即使人眼可以完全读取车牌号,也可能存在系统无法检测到的车牌。即使如此,ANPR系统供应商仍拥有先进的技术解决方案,以确保车牌检测和识别的准确性。

常见的解决方案是使用边缘检测技术来简化车牌检测的后处理整个过程。当车辆停止行驶或行驶速度低于24km / h时,新的ANPR系统可以完成车牌检测。

2、关键像素

在车辆图像中实现准确的车牌检测非常重要。印度Savitribai Phule Pune大学最近的一项研究强调,传统的1024x768分辨率图像包含786,432像素,其中车牌本身仅占10%。 ANPR技术极大地减少了提取车牌相关数据所需的复杂算法,并减少了后续计算的成本和时间。

天津车牌识别系统涉及边缘检测技术。它通过使用数字工具来识别不连续或像素强度变化的图像,将这些点连接起来,然后将结果与传统的可识别形状进行比较,在此过程中,它可以过滤出不相关的信息,同时保留关键的结构特性和增强特定功能,以便很好地指示车牌信息。

 

3、加快

安装车牌识别系统后,反光材料吸收固定胶后是否会影响图像质量。 ANPR系统越来越依赖于每个市场。如果该板在物理上难以识别或存在冒牌或克隆的高风险,则即使是行业领先的检测系统也可能受到严重影响。

这也说明了车牌供应商确保从原材料到制造过程以及最终车牌交付给最终用户的供应链中安全和质量控制的重要性。如果国家监管机构更有效地应用该流程,则该问题将得到控制。

4、停车问题

在常见的停车应用中,传统的ANPR系统通常可以检测并正确识别约97%的车辆。但是,最高级别的系统检测可确保操作员获得最大的收益(并使帐单错误的风险降到最低)。

一种提高检测成功率的解决方案是将标准ANPR数据与也可以安装在摄像机中的其他车辆检测器结合起来,例如,使用边缘检测技术来捕获可疑车辆的图像和位置。该系统还可以传输车牌信息的相关证据以进行执法准备。

假设如果车速太快,将无法识别费用,因此损失是不可估量的,因此需要改进天津自动车牌识别系统的这些缺点。

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