车牌识别,之于停车行业至关重要

2018-12-11

从技术角度而言,目前车牌识别技术发展已相当成熟,并已广泛应用于停车场出入口、高速公路卡口、车位引导等车牌识别产品中,而车牌识别在智慧城市中的深度应用也非常广阔,如室内室外的视频车位引导、路边停车中的视频桩或者枪球联动设备、路边停车收费的手持PDA等。未来车牌识别技术会越来越普及,并对识别率和识别速度要求越来越高,同时也会衍生出一些其它相关需求,如车辆特征结构化、车牌防伪等,AI技术在这方面的作用也越来越大,甚至会全面覆盖。

车牌识别技术带来的便利性,已然使具有此技术的设备成为停车场出入口的标配产品,但同时也面临一些瓶颈,例如无牌车的识别、恶劣环境下的识别率显著下降等。要解决这些行业难题,不仅需要更高智能的AI技术,通过大量数据进一步提升车牌识别率和环境适应能力,也需要综合解决方案,包括多路监控、云端识别服务等手段,真正实现停车场的无人值守。

车牌识别技术在停车应用中至关重要,近几年部分具有自主车牌识别算法的公司获得了先机,站在了行业前列。停车行业中,低成本、高识别率成为车牌识别前端产品追求的方向,不过,当前停车业务考量的不仅是车牌识别,更是整个停车解决方案,产品相对单一、综合竞争力不强者或将被淘汰出局。

车牌识别技术简单概括就是基于图像分割和图像识别的技术,对含有车辆号牌的图像进行分析处理,从而确定牌照在图像中的位置,并进一步提取和识别出文本字符。车牌识别过程包括图像采集、预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、结果输出等一系列算法运算。
 
  车牌识别应用在智慧停车领域主要包含出入口车牌识别、场内视频引导、道路停车三大板块,这三大板块也是城市停车整体架构中必不可少的部分。
  出入口车牌识别
 
  早期,视频识别引入到停车场出入口领域主要还是靠后端识别,通过前端模拟相机的视频流实时输入后端分析服务器,后端服务器同时接入多路前端相机的视频流,通过服务器自身算法分析最终输出车牌文本信息到平台。

 
  随着智能化程度的前移,网络相机逐渐替代了模拟相机,随之而来的车牌识别技术也集成到前端相机内,车辆进入IPC的识别区域内则触发相机进行抓拍业务和识别业务,同时输出车牌信息,将车牌OSD信息叠加到抓拍图片,这样不但降低了前端设备成本和系统造价,同时还提高了车牌识别速度。


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