车牌识别系统的应用可以解决通缉车辆的自动稽查问题,可以解决车辆高峰期因出入车流瓶颈造成的路桥卡口、停车场交通堵塞问题,可以解决因工作人员造成的路桥卡口、高速公路、停车场应收款流失的问题,还可以简单的方式完成交通部门的车辆信息联网,解决数据统计自动化、模糊查询的问题。
一个车牌识别系统是否实用,重要的指标是识别率。国际交通技术作过的识别率指标论述,要求是全天候全牌正确识别率95%以上。为了测试一个车牌识别系统识别率,需要将该系统安装在一个实际应用环境中,全天候运行以上,采集至少1000辆自然车流通行时的照进行识别,并且需要将车辆牌照图像和识别结果存储下来,以便调取查看。然后,还需要得到实际通过的车辆图像以及正确的人工识别结果。之后便可以统计出以下识别率:
1、自然交通流量的识别率=全牌正确识别总数/实际通过的车辆总数;
2、可识别照的百分率=人工正确读取的照总数/实际通过的车辆总数;
3、可识别全牌正确识别率=全牌正确识别的照总数/人工读取的照总数这三个指标决定了车牌识别系统的识别率,诸如可信度、误识率等都是识别过程中的中间结果。
车牌识别系统于是出现了两种产品形式,一种是软硬件一体,或者用硬件实现识别功能模块,形成一个全硬件的识别器,例如DSP。另外一种形式是开放式的软、硬件体系,即硬件采用标准工业产品,软件作为嵌入式软件。两种产品形式各有优缺点。开放式体系的优点是由于硬件采用标准工业产品,运行维护*掌握,备品备件采购可以从任何一家产商获得,不用担心因为一家产商倒闭或供货不足而出现产品失效或采购困难。而软硬件一体式产品,对于使用者操作产品时更易操作及控制。对于后期的维护调试也更易于掌握。
车牌识别系统是指能够检测到受路面的车辆并自动提取车辆牌照信息(含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色)进行处理的技术。识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一,应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础,对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析,得到每一辆汽车的号码,从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理,交通流量控制指标测量,车辆定位,汽车防盗,高速公路**速自动化、闯红灯电子、公路收费站等等功能。对于维护交通安全和城市,防止交通堵塞,实现交通自动化管理有着现实的意义。
车牌识别系统的后台管理:一个车牌识别系统的后台管理体系,决定了这个车牌识别系统是否好用。必须清楚地认识到重要的一点是识别率达到是不可能的,因为照污损、模糊、遮挡,或者天气也许很糟(下雪﹑冰雹﹑大雾等等)。后台管理体系的功能应该包括:
1、识别结果和车辆图像数据的可靠存储,当多功能的系统操作使得网络出差错时能保护图像数据不会丢失,同时便于事后人工排查;
2、有效的自动比对和查询技术,被识别的照号码要同数据库中成千上万的号码自动比对和提示报警,如果照号码没有被正确读取时就要采用模糊查询技术才能得出相对“佳”的比对结果;
3、一个好的车牌识别系统对于联网运行,还需要提供实时通信、网络安全、远程维护、动态数据交换、数据库自动更新、硬件参数设置、系统故障诊断。
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