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敲黑板

现阶段人工智能在安防领域最常见的应用主要是车牌识别和人脸识别。2017年,人工智能在逐渐实现产业化,安防将迎来爆发!今天,让我们来一起看看,人工智能的产业化,对于智慧停车行业有何影响?车牌识别又将如何实现从原理到应用的转变?


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人工智能来了”,这听起来可不比“狼来了”的威慑力小!2017年,当人们还在谈论着,人工智能将拯救人类还是毁灭人类的时候,一些垂直行业,已经敏感的嗅到了该如何变革,安防就是其中之一。根据前瞻产业研究院《中国互联网+安防行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》显示,近年来,随着安防需求不断提升,传统安防企业借助人工智能、云计算、大数据、物联网、移动互联等技术呈现多元化快速发展。让我们来一起看看,人工智能的产业化,对于智慧停车 有何影响?

科丽图车牌识别智能停车场系统




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城市智能交通中不可或缺 车牌识别前景被看好

随着我国城市化进程发展的提速,交通压力越来越严峻,智能化交通管理已成为交通发展的大方向。在汽车领域内,停车这一细分市场始终被认为是万亿级的,尤其是一线城市,停车基本和住房一样,属于刚需。针对停车产业的痛点,国家提出了加紧构建智能交通的提议,更好的引导市民出行;国内各知名停车场生产厂商也纷纷提出了各项有利于停车场管理的解决方案;例如车位引导系统、寻车导向系统、车牌识别系统、云停车、ETC电子收费系统、立体车库等各项方案措施。其中车牌识别系统是各项系统得以实现的基础,车牌照是全世界唯一对车辆身份识别的标记,只有快速、准确的对车牌牌进行识别,才是其他各项停车场管理得以实现的前提。

那么如何选择一个好的车牌识别系统就成为解决停车场管理难题的首要任务。从技术上评价一个车牌识别系统,有三个指标,即识别率、识别速度和后台管理系统。当然,前提是系统要能够稳定可靠的运行。


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一、车牌识别系统的识别率

  一个车牌识别系统是否实用,最重要的指标是识别率。国际交通技术部门做过专门的识别率指标论述,要求是24小时全天候全牌正确识别率85%~95%。为了测试一个车牌识别系统识别率,需要将该系统安装在一个实际应用环境中,全天候运行24小时以上,采集至少1000辆自然车流通行时的车牌照进行识别,并且需要将车辆牌照图像和识别结果存储下来,以便调取查看。然后,还需要得到实际通过的车辆图像以及正确的人工识别结果。

二、车牌识别系统的识别速度

  识别速度决定了一个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。例如,在高速公路收费中车牌识别应用的作用之一是减少通行时间,速度是这一类应用里减少通行时间、避免车道堵车的有力保障。国际交通技术提出的识别速度是1秒以内,越快越好。

三、车牌识别系统的后台管理

  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。必须清楚地认识到重要的一点是识别率达到100%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。

结语

  毋庸置疑,车牌自动识别系统经过多年的发展,己是一项较为成熟的技术。未来车牌识别技术也将有更广泛的应用,相信在不久的将来,随着各地智能交通系统的不断应用建设,车牌自动识别技术会逐步向高清化、集成化、智能化发展,在各个应用系统中不断发挥其重要的作用。