停车场系统里的车牌识别环节是由摄像机完成的,同理车牌的有效性和判断开闸指令的发出也是由摄像机完成的,这样既大大降低了对网络和服务器的依赖,也大大增强了扩容能力,能够适应停车场超多路口同时联网的需要。解决字体变形问题,受现场环境制约,车牌表面和摄像轴线无法做到垂直,导致车牌发生畸变(即一头大一头小),远离摄像机的位置字符变小,对识别造成一定困难。立体高清车牌识别摄像机畸变校准算法采用多色空间进行车牌底色检测,准确定位车牌区域,获取车牌倾斜角度及横向变形比例,最大倾斜角度达到25度,安全角度15度内的准确校准率达到99%以上。
全国
陕西省 - 西安市 - 西安曲江新区雁翔路与南三环交汇处西北角雁翔广场1号楼10层11003室
详细介绍
停车场系统里的车牌识别环节是由摄像机完成的,同理车牌的有效性和判断开闸指令的发出也是由摄像机完成的,这样既大大降低了对网络和服务器的依赖,也大大增强了扩容能力,能够适应停车场超多路口同时联网的需要。
高清立体抓拍技术
车辆可从斜角进入车道,一台摄像机是不可能将两个斜角来的车牌都拍正。
车牌焦点曝光技术
自动锁定车牌位置,以车牌为拍照的焦点,类似现在的数码相机自动识别出人脸的位置,以人脸位置为焦点;
自动对车牌位置测光,智能进行车牌位置的曝光和闪光参数的调整,做到强光抑制,弱光补光,过曝降曝。
该技术可以解决夜晚大灯情况,及雨雪干扰情况,最后得到的图片示例效果如下
车牌畸变校准
解决字体变形问题,受现场环境制约,车牌表面和摄像轴线无法做到垂直,导致车牌发生畸变(即一头大一头小),远离摄像机的位置字符变小,对识别造成一定困难。立体高清车牌识别摄像机畸变校准算法采用多色空间进行车牌底色检测,准确定位车牌区域,获取车牌倾斜角度及横向变形比例,最大倾斜角度达到25度,安全角度15度内的准确校准率达到99%以上。
识别算法:神经网络+特征识别
采用带反馈的能量滤波算法进行纹理检测,使的车牌定位成功率超过99%。多色彩空间的检测保证了多种车牌类型的准确认定,包括蓝牌、黄牌、军牌、警车、WJ车辆、个性化车牌,使领馆车牌、省港两地车牌等。字符特征识别算法保证了>98%的字符识别率,而且不需要进行现场训练;辅助的BP神经网络识别算法是做了很好的补充,同时保证了很好的汉字识别率。
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