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关于车牌识别系统和停车场系统的实战选购

车牌识别是利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色自动识别的模式识别技术。技术的核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分。
车牌识别系统选购
    要让车牌识别系统真正做到小兵立大功,工程商们还需要掌握以下二大准则。
    一、重视稳定度
    随着产品算法与业者的技术提升,笔者认为,整合早就不是重要的话题,现阶段*需要注意的重点反而是“稳定度”。稳定度的定义是:在一个既定的车速范围内,不会让必须达到的准确度,因外在环境影响而产生过大的误差。
    例如一个车牌系统在白天有90%以上的准确度,到了傍晚就降到80%,夜间又降到70%,这种不稳定的系统,比起全天候平均拥有70%准确度的车牌识别系统更难于整合。因为使用者会认为,既然白天的辨识率有90%,那全天候的准确率都要达到90%才合理,这样的规格还不包括奇怪的环境干扰(暴雨袭击、冰雹、浓雾区段等),与架设环境限制(高度限制、风大摇晃限制、不容易遭受人为破坏等)。
    二、确实实测
    几乎每家都宣称拥有高识别率,但为了避免事后因为双方对产品认知有差异,而将运作不良的责任互相推托,用户在采购车牌识别系统时,不妨要求实地测试,而且测试时间*好超过两个礼拜,比较能判断识别结果是否“言过其实”。因为武汉是一个天气多变的环境,两个礼拜应该可以对于场域可能影响识别率的情形,大约掌握了八成,如果只是测一天、甚至几个小时,是无法了解的。
    另外,车牌识别既然是“系统”,当中软硬件架构的好坏,当然会影响“呈现的结果”。至于什么样的软件跟硬件,适合什么样的环境,这就必须因环境而异,因为不同的应用环境,对于辨识率的要求未必相同,而这就必须靠经验累积。
    尽管市场上有林林总总的车牌识别系统,用对产品与架构,可以省去很多的冤枉钱跟时间,但更重要的是,工程商与系统整合商需要多方配合及了解,而不是一味的只看重某厂牌比较好、比较便宜,凡事货比三家不吃亏。
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