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    車牌識別技術又一行業性難題被攻破

    時間:2022-01-19 編輯:車牌識別系統廠家

    北京車牌識別廠家20年設計施工經驗,給大家講解各種車牌識別的優劣勢,讓您更好的選擇車牌識別系統。

    隨著智能視覺技術的進步,現在的停車場管理已經漸漸被車牌識別模式取代了刷卡模式,車牌識別模式由于其通行速度快、管理簡單等特點也被越來越廣泛的應用。

    過去2年,車牌識別技術在獲得廣泛應用的同時也被廣泛詬病,存在著局限性,比如:夜間效果不如白天,雨雪天氣識別率下降,除了普通藍黃牌以外的軍警、港澳進出大陸等多樣類車牌識別效果不佳等等,這些是該技術當前的瓶頸所在,本文將以多樣車牌為例介紹車牌識別技術的最新進展。據行業專家介紹,雙層黃牌、雙層武警車牌、單層武警車牌、武警總隊車牌、雙層軍車車牌牌、單層軍牌、大使館車牌、領事館車牌、民航車牌、港澳進出大陸車牌等多樣車牌的識別受其車牌類型的特殊性影響,在識別技術上有一定難點,主要體現在:

    車牌底色不同,有著藍底、黃底、白底、黑底、綠底五種顏色;

    車牌樣式不同,有著單層,雙層之分;

    不同區域有著不同代表的漢字和字母,如成都——川A*****;

    不同的英文字母和漢字組成車牌后五位數;

    需要識別以上4個條件組成N種在不同形態、不同環境下所呈現的車牌。

    由此可見,車牌格式不確定,車牌與字符顏色不確定,字符風格不確定,車牌樣本缺乏等原因,都制約著多樣車牌識別率的提升。

    各種特殊車牌識別

    面對多樣車牌各研發廠商所用的識別算法有所不同,識別效果也有著一定程度的差別。對于常見的藍牌和單層黃牌大家的識別率沒有太大差異,但是對于軍牌,警牌,領事館等多樣車牌的識別難度較大,行業里雖然也有號稱“識別率高的”,但還沒有誰家車牌識別攝像機能做到同藍牌一樣的識別效果。 

    像???、大華、置芯原動等廠商都沒有完全解決多樣車牌的問題,識別率比宣稱的要差很多,就算市場占有率最高的火眼臻睛,多樣車牌一直是硬傷,個別類別的識別率甚至低于50%。據深圳地區的廠商介紹,臻識號稱要改善已有一年多,但直到8月份才發出一個正式版本。

    筆者因此專門了解了火眼臻睛的近況,獲悉他們確實在8月份發布了2.0版,宣稱軍警等多樣車牌的識別率已接近普通民用車牌,達到了99.6%以上。那實際效果如何呢?筆者走訪了行業內幾家知名公司,并到幾個現場進行了實地觀察,發現確實改善很大,雖然沒有統計識別率,但就以直觀而言,跟民用車牌沒有差別了。 

    在行業中率先突破,怎么做到的呢?臻識科技官方是這樣解釋的:“依靠車牌識別一體機在市場廣泛布局的優勢,獲取了大量不同場景下光照,成像等條件,利用3D模型,生成了大量接近真實的多樣車牌樣本,同時利用深度學習具有大容量,廣泛適應性的特點,結合其在嵌入式設備長期積累下的代碼強化優勢,開發出了基于雙神經網絡并行的車牌類型深度識別模型,一個神經網絡不同場景下自動區分車牌類型,并指導另一個神經網絡對車牌號的進行識別,同時降低模型參數數量10倍以上,提升識別速度2倍以上。經歷數以萬計的采集演練,以確保識別結果的趨于精準性,最終達到綜合識別率99.6%” 。有點深奧,不理解沒關系,產品都是以效果說話。 

    多樣車牌識別技術的突破對于行業來說,應該是一次質的飛躍,行業領頭羊都花了一年多才解決。當然,是否已經完全解決,需要2-3個月更廣泛的市場驗證。 

    期待車牌識別技術突破更多的難點,對停車生態圈產生實質而深遠的影響。

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