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车牌识别系统有哪些功能

2021-07-22 04:16:03

【中特机电】车牌识别系统业务板块,主要代理“捷顺”品牌的产品,针对于市场需求的车牌识别、车牌识别系统、车牌识别一体机停车场系统停车场管理系统车牌号识别系统、车牌号自动识别系统、车辆标志识别等提供多样化、定制化的服务;覆盖行业小区、社区、学校、企业、工厂、园区、商场、别墅区、事业单位等;是一家专业的车牌识别产品运营厂家。

    目前,在智能交通领域,车牌识别系统技术是智能交通系统的重要环节之一。它通过车牌提取、图像预处理、特征提取等技术实现对车辆品牌的识别。目前,车牌识别系统广泛应用于高速收费站、停车场等领域。让我们看看车牌识别系统能实现什么。


     从当前的应用程序来看,只要添加新数据,就可以获得足够的时间和计算资源。随着深度学习网络水平的提高,识别率也相应提高,优于传统方法。此外,人工智能在车辆颜色、车辆制造商识别、无证车辆检测、非车辆检测与分类、前后判断、车辆检索、人脸识别等相关技术方面也较为成熟。


车牌识别系统

1、车牌颜色识别


在车辆颜色识别方面,它克服了由于光照条件变化和摄像机硬件误差引起的颜色不稳定和过度曝光等一系列问题,从而解决了图像颜色变化引起的识别误差问题。刺刀车的颜色识别率由80%提高到85%,电动警车的颜色识别率由75%提高到80%以上。


2、 汽车制造商识别


在汽车生产企业标识识别中,利用hog、LBP、sift和surf等传统特征,通过SVM机器学习技术训练多级分类器,识别出容易被误判的生产企业标识。使用大数据和深度学习技术后,过度曝光或人工去除车辆标志引起的局部特征将消失,识别率可从89%提高到93%。


第三,车辆检索


在车辆检索中,车辆图像在不同的场景中可能会曝光过度或曝光不足,或者车辆尺寸变化较大,导致传统方法提取的特征发生变化,检索率不稳定。深度学习可以获得更稳定的特征,更准确地搜索相似目标。top5的搜索率在95%以上。在人脸识别工程中,由于光线、姿态、表情等因素,人脸会发生变化。目前,很多应用都是固定场景和固定姿态。采用深度学习算法后,固定场景下的人脸识别率由89%提高到99%,姿态和光线也得到了一定程度的放松。


第四,车牌识别


车辆识别方面,基于深度学习的车辆识别技术将特征范围从简单的车牌或标志扩展到整个车身。车灯、格栅和车窗是车辆的重要特征。这些特征的引入不仅大大提高了车辆识别的准确率,而且对干扰和遮挡具有较强的适应性,识别的分类更加详细。它不仅可以识别车辆的品牌,还可以识别车辆的子品牌、车型、车型等详细类别。视频图像数据中除了车牌、品牌、车型、颜色等描述信息外,还可以通过车辆图片或年检标志、配件等局部特征对指定车辆进行检索。


与传统的车牌识别技术相比,基于深度学习的新型车牌识别系统相对简单,硬件性能强,训练样本充足,能在短时间内达到较好的识别效果。网络的进一步优化也保证了识别的实时性。


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