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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。清楚地认识到重要的一点是识别率达到是不可能的,因为车牌照污损、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,被识别的车牌照号码要同数据库中成千上万的车牌号码自动比对和提示报警,如果车牌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“jia”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。
车牌识别系统再的技术也达不到的识别率,比如无牌车或者肉眼都不能识别的,所以需要一套好的“非车牌识别处理机制”,该机制大部分需要在非车牌识别的软件层来解决,但好的车牌识别产品,可以有效的协助,比如“车型识别与触发”功能,也就是依据车型对车辆进行进入管理,但这项技术比车牌识别本身难度还要更高,国内着手研究的公司就很少,准备率高的就更少了,火眼臻睛可能是少数几家具备这项技术并准备率还不错的公司了,反而像国内早期的公司还落后了。
车牌识别系统通过智能化的系统管理方式,实现了对车辆的进出场进行快速的处理和收费,从而提升智能化管理水平,能够广泛应用于小区、、企事业单位、酒店、商超、港口码头和旅游景区等。但其核心依然体现在高识别率上,只有识别率达到一定高度,未来在停车场管理领域中才能得到更为广泛的应用,继续体现其更大的价值。
车牌识别系统的优劣主要由二个关键性能参数共同决定:识别率、识别速度。
1、识别速度
识别速度决定了车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。一个识别率很高的系统,如果需要几秒钟,甚至几分钟才能识别出结果,那么这个系统就会因为满足不了实际应用中的实时要求而毫无实用意义。国际交通技术提出的识别速度是1秒以内,越快越好。目前市场的车牌识别系统在实际应用中识别速度平均为200毫秒。较好的车牌识别系统已经达到了10毫秒的快速识别时间,实际应用识别速度能够达到平均40毫秒。
2、识别率
车牌识别系统是否实用,重要的指标是识别率。国际公认的识别率指标要求是全天候全牌正确识别率85%~95%。识别率的统计也分为以下三种方式:
a、自然流量识别率=识别的总数/实际通过的车辆总数
b、全牌识别准确率=全牌正确识别的总数/人工识别读取的总数
c、可识别率=人工正确读取的总数/实际通过的车辆总数
这三个指标决定了车牌识别系统的识别率。
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