影響車牌自動識別因素及購買時需要注意的問題
2018-05-09
現如今，車牌識別技術已經廣泛運用到城市交通和停車場上面了，這也大大改善了交通擁擠和停車難的問題，當然，車牌識別技術也不是萬能的，有一些因素還是會影響它的識別效果的，下面，就和小編一起來看看影響車牌自動識別因素有哪些及購買時需要注意哪些問題吧。
一、影響車牌自動識別因素：
1、圖像對識別的影響
只有在圖像聚焦清晰的情況下，識別結果才能達到比較滿意的效果。當圖像中的車牌大小為150X40點陣時，字符不易粘連，利于切分，且切分后的字符特征較明顯，利于識別。
2、車速對圖像的影響
我國采用的PAL制視頻標準規定為每秒25幀圖像(每幀圖像之間的間隔為40毫秒)。假若攝像機鏡頭的景深(圖像清晰范圍)為1.0米。對于90公里/小時(0.001*3600/0.04=90)的車速，攝像機只能采集到1幀的清晰圖片。為了得到更多的清晰圖像，應設法增加景深，具體辦法是加大鏡頭，減小CCD攝像機的盡寸。
3、觸發裝置對圖像的影響
在Windows多任務系統中，任務的切換時間極不穩定，經過實測，這一時間從0到幾百毫秒不等，當系統CPU占用率高時，任務的切換時間很長。而視頻應用系統的CPU占用率都比較高。觸發裝置實際上是使用任務查詢方式檢測I/O端口的狀態，當達到設定的條件時，捕捉圖像。由于I/O端口狀態的變化到檢測有一定的延遲，使得捕捉的圖像可能不是最清晰的，當車速較高時，這種情況更加明顯。
4、車型對圖像的影響
不管是使用地感線圈還是紅外觸發，車型的影響都是顯而易見的，大車與小車的觸發位置即使在低速的情況下也可能超過0.5米，當超過1米時，捕捉的圖像可能不是最清晰的。
5、識別速度為什么要快?
在城市道路以及國道上，車速一般為0至80公里/小時，實際的車輛緝查應用系統，應達到這一車速水平，而不應限制車速。在80公里/小時的車速下，攝像機只有一幀清晰的圖像，要準確地捕捉到這一幀圖像的唯一方法，就是對圖像進行逐幀捕捉和識別，這就要求捕捉和識別的時間不得多于40毫秒，為了保證Windows系統的正常運行，這一時間不得不縮短為20毫秒以下。
二、選購車牌識別系統注意點：
1、穩定度
隨著產品算法與業者的技術提升，德立達小編認為，整合早就不是重要的話題，現階段最需要注意的重點反而是“穩定度”。穩定度的定義是：在一個既定的車速范圍內，不會讓必須達到的準確度，因外在環境影響而產生過大的誤差。
2、實測識別率
幾乎每家都宣稱擁有高辨識率，但為了避免事后因為雙方對產品認知有差異，而將運作不良的責任互相推托，用戶在采購車牌辨識系統時，不妨要求實地測試，而且測試時間最好超過兩個禮拜，比較能判斷辨識結果是否“言過其實”。因為臺灣是一個多變的環境，兩個禮拜應該可以對于場域可能影響辨識率的情形，大約掌握了八成，如果只是測一天、甚至幾個小時，是無法了解的。
3、軟硬件架構
另外，車牌辨識既然是“系統”，當中軟硬件架構的好壞，當然會影響“呈現的結果”。至于什么樣的軟件跟硬件，適合什么樣的環境，這就必須因環境而異，因為不同的應用環境，對于辨識率的要求未必相同，而這就必須靠經驗累積。
隨著車牌識別的廣泛運用，漸漸的成為了城市智能交通、停車場管理系統的一個重要組成部分，也促使很多停車場紛紛引進車牌自動識別技術，雖然國內裝有車牌識別技術的停車場也蠻多的，但還是有一些地區沒有安裝，也對此不怎么了解，因此，在購買車牌識別系統時需要知道一些基本常識，不要買了不合用，花了冤枉錢還耽誤工程。
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