车牌识别系统全面支持环保对接

山西车牌识别系统批发-支持环保对接-太原飞凡科技

太原飞凡科技经销的车牌识别系统适用于小区自动车牌识别、停车场出入口车牌识别、地下车库车辆管理、智慧停车、智能停车系统、停车收费系统、环保平台电子台账,软件平台支持二次开发,可对接智慧城市大数据平台。太原飞凡科技车牌识别系统仓储中心位于太原市内,设备及配件下单后当日即可发货,更有技术团队提供安装技术指导或安装技术服务。

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1.车牌识别技术的应用场景。

如今,车牌识别技术被广泛应用于各种场景,如:电子系统、安全系统、城市道路、停车场管理系统、高速公路收费系统、称重收费系统、汽车4S店管理系统、车辆安全检测系统、安全城市系统、移动手持收费设备。除此之外,还有移动车牌识别SDK应用,比如停车管理费等。车牌号码是车辆唯一的“身份”标志。自动车牌识别技术可以自动登记和验证车辆的“身份”。下面简要描述几个应用场景:

(1)车辆出入管理。

在出入口安装车牌识别设备,记录车辆的车牌号码和进出时间,并结合自动道闸和起落杆的控制设备,实现车辆的自动化管理。当车牌识别应用于停车场实现自动计时收费时,还可以自动计算可用停车位数量并给出提示,从而实现停车收费的自动化管理,节省人力,提高效率。应用于智能小区时,可以自动判断进站车辆是否属于小区,实现对非内部车辆的自动计时收费。在一些单位,该应用程序还可以与车辆派出系统相结合,自动客观地记录本单位车辆的退出情况。车牌识别管理系统采用车牌识别技术,可以达到不停车不取卡的目的,有效提高车辆通行效率。

二、车牌识别技术的优势。

与传统的方法相比,该应用可以节省人力,降低工作人员的工作强度,安全、隐蔽,系统可以全天不间断、无疲劳、错误率低地工作;能适应高速车辆;能在不影响正常交通的情况下完成车辆行驶过程中的任务;司机不会知晓整个监侧过程。该系统的应用将很大提高工作效率。

第三,车牌识别中使用的技术以及不同技术的比较。

先说一下车牌识别中用到的技术。传统的车牌识别采用基于图像运算的计算机视觉技术。整个处理过程分为预处理、边缘提取、车牌定位、字符切割和字符识别五个模块。字符识别过程可分为切割文本图像区域、分离单个字符和识别单个字符三个步骤,可利用MATLAB、OPENCV等软件编程实现。一般先将R、G、B的图像转换成单通道的灰度图像作为识别对象,在处理上达到了高效率和便捷性。其次,需要提取图像中的边缘来分割对象。然而,由于图像内容的复杂性,我们经常需要使用高斯滤波器等相关滤波器来锐化、降低噪声和平滑直方图。然后利用Sobel、Canny、拉普拉斯等算子提取边缘,再根据提取的边缘进行膨胀、腐蚀、闭合、闭合、礼帽等图像操作,使边缘完全填充,分割出字符,最后利用模板匹配等方法进行识别。

传统的车牌识别技术已经广泛应用于各种场景,但其使用仍然有限。例如,使用模板匹配需要预先准备一个合适的模板进行匹配,如果图像在识别中没有进行仿射校正,会导致误识别和漏识别,从而大大降低识别准度。如果加入校正函数,往往需要特定的调整参数和更多的计算。同时,不同类型的车牌需要不同的模板,因此建立模板字库进行遍历和搜索。

利用深度学习设计车牌识别,可以利用轻量移动模型快速检测识别视频图像中的车牌目标,鲁棒性高,可以利用提取的特征检测识别无角度的目标。通过深度学习可以准确的识别出很多车辆,并且可以依次将每辆车的车牌上的字符检测识别成任意长度的字符。使用时不需要提前准备数据,使用轻量级神经网络处理图像,不会多次处理同一分辨率图像的不同操作,从而减少计算量,远远超出传统的车牌识别技术。深度学习算法的多目标检测与识别可以实现多辆车同时进出的应用。相比于每个出入口位置设置一个摄像头,使用深度学习算法无疑会在一定程度上降低很多成本,多目标同时处理无疑会变得更加方便有效率。

因此,与传统算法相比,轻量深度学习算法无疑是一种多方位的性能提升。随着新算法的实施,这种性能差距将继续扩大。

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四、车牌技术的未来发展。

车牌识别管理系统自动识别入口处摄像头拍摄的车辆号码图像,并将其转换成数字信号。车牌识别的好处是可以将车牌与车辆和车主进行匹配,从而将管理提高到一个更高的水平,提高物业管理的效益;同时自动对比进出车辆,防止被盗。升级后的摄像系统可以采集到更清晰的图片并保存为档案,可以为一些纠纷提供有力的证据。方便管理人员在车辆离开现场时进行比对,大大增强了系统的安全性。随着人工智能技术的不断发展,利用深度学习的车牌技术在准确性和速度上会更加突出,在各种场景下会得到更加广泛的更新和应用。

五、太原飞凡科技现有的车牌识别系统可对接各城市环保管理平台、智慧城市大数据中心,为城市的管理、智慧停车提供支持。