AI智(zhi)能(neng)倍(bei) 加 信(xin) 車 牌 識(shi) 別(bie)技術(shu)如(ru)何(he)提(ti)升出(chu)行(xing)體(ti)驗(yan)?
時(shi)間(jian):2025/11/4 9:12:23 點(dian)擊:
AI智(zhi)能(neng)倍(bei) 加 信(xin) 車 牌 識(shi) 別(bie)技術(shu)是(shi)計算機(ji)視(shi)頻圖(tu)像(xiang)識(shi)別(bie)技術(shu)在(zai)倍(bei) 加 信(xin) 車 牌 識(shi) 別(bie)中的應(ying)用。車(che)牌號(hao)識(shi)別(bie)技術(shu)要(yao)求從復(fu)雜的動態背景中獲取和(he)識(shi)別(bie)到(dao)目標(biao)的車牌號(hao),通(tong)過(guo)對車(che)牌號(hao)的獲取、圖(tu)像(xiang)預(yu)的處理、目標(biao)特征(zheng)的提(ti)取、對(dui)車(che)牌號(hao)進行(xing)字符(fu)識(shi)別(bie)等(deng)技術(shu),可以(yi)獲取目標(biao)的車牌號(hao)、顏色特征等(deng)信(xin)息(xi)。
要(yao)想(xiang)進行(xing)倍(bei) 加 信(xin) 車 牌 識(shi) 別(bie),需要以(yi)下幾(ji)個基本(ben)步驟:
1)定(ding)位車牌(pai),定位車牌(pai)在圖(tu)像(xiang)中的位置;
2)車(che)牌字(zi)符(fu)分割(ge),車(che)牌(pai)字(zi)符(fu)分割(ge);
3)車(che)牌(pai)字(zi)符(fu)識(shi)別(bie),識(shi)別(bie)分割(ge)的字符,最終(zhong)組(zu)成車(che)牌號(hao)碼。
由於(yu)人(ren)工智(zhi)能(neng)技術(shu)的不(bu)斷發展(zhan)與(yu)進步(bu),倍(bei) 加 信(xin) 車 牌 識(shi) 別(bie)技術(shu)也已(yi)經(jing)逐(zhu)漸(jian)應(ying)用到(dao)日常(chang)的生活場(chang)景(jing)中,如(ru)智(zhi)能(neng)停(ting)車(che)場、自(zi)動計費、社(she)區(qu)車(che)輛(liang)出(chu)入管(guan)理、違停(ting)違(wei)章(zhang)監(jian)測、移動刑(xing)偵(zhen)等(deng)。而(er)且(qie),AI倍(bei) 加 信(xin) 車 牌 識(shi) 別(bie)技術(shu)不(bu)僅是(shi)無人(ren)收費系統(tong)中結(jie)合DSRC技術(shu)進(jin)行(xing)車輛(liang)識(shi)別(bie)的關鍵(jian)手(shou)段(duan),也對高速公路上(shang)車(che)輛(liang)管(guan)理也起到(dao)了(le)重要的作用。
我國標(biao)準(zhun)汽(qi)車牌照(zhao)是(shi)由漢字(zi)、英(ying)文字(zi)母和(he)阿(e)拉(la)伯數字(zi)組(zu)成。當前(qian)的AI技術(shu)可以(yi)識(shi)別(bie)99%的漢字(zi)和(he)99.7%的字母和(he)數字(zi)。倍(bei) 加 信(xin) 車 牌 識(shi) 別(bie)功(gong)能以(yi)計算機(ji)視(shi)覺等(deng)技術(shu)為(wei)基礎,對(dui)攝像(xiang)機(ji)所(suo)拍(pai)攝的車輛(liang)圖(tu)像(xiang)或(huo)者視(shi)頻圖(tu)像(xiang)進行(xing)分析,得到(dao)每(mei)壹(yi)輛(liang)汽(qi)車唯(wei)壹(yi)的車牌號(hao)碼,從(cong)而完(wan)成識(shi)別(bie)過程。再(zai)與(yu)數據(ju)庫(ku)中的車輛(liang)、車(che)主(zhu)信息(xi)進(jin)行(xing)匹配(pei),即可實(shi)現現實(shi)場(chang)景(jing)中的應(ying)用。
智(zhi)能(neng)倍(bei) 加 信(xin) 停 車 場(chang) 系 統(tong)集(ji)成感應(ying)智(zhi)能(neng)卡(ka)技術(shu)、計算機(ji)網絡(luo)、視(shi)頻監(jian)控(kong)、圖(tu)像(xiang)識(shi)別(bie)處理和自(zi)動控(kong)制技術(shu),對(dui)停(ting)車(che)場(chang)內的車輛(liang)進(jin)行(xing)自(zi)動管(guan)理。例如(ru),包(bao)括(kuo)車輛(liang)身份判(pan)斷(duan)、門禁、自(zi)動倍(bei) 加 信(xin) 車 牌 識(shi) 別(bie)、停車場(chang)檢(jian)索(suo)、停車(che)場引(yin)導、車(che)輛(liang)提(ti)醒、圖(tu)像(xiang)顯示、模型(xing)校(xiao)準(zhun)、時(shi)間計算、收費查(zha)詢(xun)、語(yu)音(yin)對(dui)話、自(zi)動取(收)卡等(deng)壹(yi)系(xi)列科學有效(xiao)的操作(zuo)。
基於(yu)倍(bei) 加 信(xin) 車 牌 識(shi) 別(bie)技術(shu)的停車管(guan)理系統(tong)與(yu)電子無人(ren)收費系統(tong)(ETC)相結(jie)合來識(shi)別(bie)車輛(liang),可以(yi)實(shi)現自(zi)動化(hua)識(shi)別(bie)車輛(liang)的身份、自(zi)動進(jin)行(xing)收費、無車輛(liang)通(tong)過(guo)路口(kou)停(ting)車等(deng)功(gong)能。在(zai)對(dui)停(ting)車場的管(guan)理中,為(wei)了(le)提(ti)高車(che)輛(liang)進(jin)出口的效(xiao)率(lv),使用(yong)車輛(liang)的自(zi)動倍(bei) 加 信(xin) 車 牌 識(shi) 別(bie),不(bu)需要征(zheng)收停車費(如(ru)每(mei)月(yue)的卡車,內部自(zi)由通(tong)行(xing)車輛(liang)),可以(yi)進行(xing)無人(ren)快速通(tong)道(dao)的建(jian)設(she),改變傳(chuan)統(tong)停(ting)車場的出入管(guan)理模式。
車(che)輛(liang)檢(jian)測可以(yi)采用(yong)嵌入式線(xian)圈檢測、紅外(wai)檢(jian)測、雷達(da)檢(jian)測技術(shu)、視(shi)頻檢(jian)測等(deng)方法。使用(yong)視(shi)頻檢(jian)測可以(yi)避免道(dao)路損(sun)壞,不(bu)需要添(tian)加外(wai)部檢(jian)測設(she)備(bei),不(bu)需要修(xiu)改(gai)觸發位置,節(jie)省改造(zao)與(yu)建(jian)設(she)成本(ben),適(shi)合(he)移動便(bian)攜應(ying)用。
視(shi)頻技術(shu)的應(ying)用
基於(yu)視(shi)頻圖(tu)像(xiang)處理技術(shu)的倍(bei) 加 信(xin) 車 牌 識(shi) 別(bie),通(tong)過(guo)安(an)裝(zhuang)在(zai)道(dao)路旁(pang)邊(bian)或(huo)閘機(ji)等(deng)卡(ka)口(kou)處的攝像(xiang)機(ji)和圖(tu)像(xiang)采集(ji)設(she)備(bei)將實(shi)時(shi)的視(shi)頻信(xin)息(xi)采(cai)入,經(jing)過(guo)對視(shi)頻圖(tu)像(xiang)的實(shi)時(shi)處理分析得到(dao)各(ge)種(zhong)信息(xi),如(ru)車(che)牌顏色、車牌號(hao)碼、車(che)型(xing)、車(che)輛(liang)顏色等(deng)。
由於(yu)倍(bei) 加 信(xin) 車 牌 識(shi) 別(bie)停車系(xi)統(tong)要(yao)進行(xing)視(shi)頻目標(biao)車輛(liang)的檢測,所(suo)以(yi)它需要具(ju)有較(jiao)高的處理速度(du)和(he)優(you)秀(xiu)的AI算法,幾(ji)乎可以(yi)不(bu)丟失幀(zhen)來實(shi)現圖(tu)像(xiang)的采集和處理。如(ru)果(guo)處理速度(du)慢,會(hui)發(fa)生幀(zhen)丟失,導致(zhi)系(xi)統(tong)無法檢(jian)測到(dao)速度(du)快的車輛(liang),難以(yi)保證(zheng)倍(bei) 加 信(xin) 車 牌 識(shi) 別(bie)處理,從而(er)影(ying)響(xiang)系統(tong)的識(shi)別(bie)率。
相對(dui)於(yu)其它(ta)交通(tong)流(liu)量檢(jian)測技術(shu)而(er)言(yan),基於(yu)視(shi)頻的車輛(liang)識(shi)別(bie)技術(shu)具(ju)有以(yi)下優(you)勢(shi):
1)視(shi)頻檢(jian)測可以(yi)檢測較(jiao)大的交通(tong)場(chang)景面(mian)積;
2)視(shi)頻傳(chuan)感(gan)器等(deng)設(she)備(bei),例如(ru)攝像(xiang)頭(tou),易於(yu)安(an)裝(zhuang)和(he)調(tiao)試(shi),且(qie)對路面(mian)設(she)施不(bu)會產生破壞;
3)使用(yong)視(shi)頻檢(jian)測技術(shu)可以(yi)采集(ji)到(dao)更多的交通(tong)流(liu)量參(can)數。
相對(dui)於(yu)傳(chuan)統(tong)取卡(ka)入場,倍(bei) 加 信(xin) 車 牌 識(shi) 別(bie)通(tong)行(xing)免停車(che)、免開窗(chuang),提(ti)升了(le)用(yong)戶(hu)體(ti)驗(yan),降(jiang)低了(le)停(ting)車場IC卡(ka)片(pian)遺(yi)失耗(hao)損(sun)的成本(ben),提(ti)升了(le)車(che)主(zhu)的通(tong)行(xing)效(xiao)率(lv)。
要(yao)想(xiang)進行(xing)倍(bei) 加 信(xin) 車 牌 識(shi) 別(bie),需要以(yi)下幾(ji)個基本(ben)步驟:
1)定(ding)位車牌(pai),定位車牌(pai)在圖(tu)像(xiang)中的位置;
2)車(che)牌字(zi)符(fu)分割(ge),車(che)牌(pai)字(zi)符(fu)分割(ge);
3)車(che)牌(pai)字(zi)符(fu)識(shi)別(bie),識(shi)別(bie)分割(ge)的字符,最終(zhong)組(zu)成車(che)牌號(hao)碼。
由於(yu)人(ren)工智(zhi)能(neng)技術(shu)的不(bu)斷發展(zhan)與(yu)進步(bu),倍(bei) 加 信(xin) 車 牌 識(shi) 別(bie)技術(shu)也已(yi)經(jing)逐(zhu)漸(jian)應(ying)用到(dao)日常(chang)的生活場(chang)景(jing)中,如(ru)智(zhi)能(neng)停(ting)車(che)場、自(zi)動計費、社(she)區(qu)車(che)輛(liang)出(chu)入管(guan)理、違停(ting)違(wei)章(zhang)監(jian)測、移動刑(xing)偵(zhen)等(deng)。而(er)且(qie),AI倍(bei) 加 信(xin) 車 牌 識(shi) 別(bie)技術(shu)不(bu)僅是(shi)無人(ren)收費系統(tong)中結(jie)合DSRC技術(shu)進(jin)行(xing)車輛(liang)識(shi)別(bie)的關鍵(jian)手(shou)段(duan),也對高速公路上(shang)車(che)輛(liang)管(guan)理也起到(dao)了(le)重要的作用。
我國標(biao)準(zhun)汽(qi)車牌照(zhao)是(shi)由漢字(zi)、英(ying)文字(zi)母和(he)阿(e)拉(la)伯數字(zi)組(zu)成。當前(qian)的AI技術(shu)可以(yi)識(shi)別(bie)99%的漢字(zi)和(he)99.7%的字母和(he)數字(zi)。倍(bei) 加 信(xin) 車 牌 識(shi) 別(bie)功(gong)能以(yi)計算機(ji)視(shi)覺等(deng)技術(shu)為(wei)基礎,對(dui)攝像(xiang)機(ji)所(suo)拍(pai)攝的車輛(liang)圖(tu)像(xiang)或(huo)者視(shi)頻圖(tu)像(xiang)進行(xing)分析,得到(dao)每(mei)壹(yi)輛(liang)汽(qi)車唯(wei)壹(yi)的車牌號(hao)碼,從(cong)而完(wan)成識(shi)別(bie)過程。再(zai)與(yu)數據(ju)庫(ku)中的車輛(liang)、車(che)主(zhu)信息(xi)進(jin)行(xing)匹配(pei),即可實(shi)現現實(shi)場(chang)景(jing)中的應(ying)用。
智(zhi)能(neng)倍(bei) 加 信(xin) 停 車 場(chang) 系 統(tong)集(ji)成感應(ying)智(zhi)能(neng)卡(ka)技術(shu)、計算機(ji)網絡(luo)、視(shi)頻監(jian)控(kong)、圖(tu)像(xiang)識(shi)別(bie)處理和自(zi)動控(kong)制技術(shu),對(dui)停(ting)車(che)場(chang)內的車輛(liang)進(jin)行(xing)自(zi)動管(guan)理。例如(ru),包(bao)括(kuo)車輛(liang)身份判(pan)斷(duan)、門禁、自(zi)動倍(bei) 加 信(xin) 車 牌 識(shi) 別(bie)、停車場(chang)檢(jian)索(suo)、停車(che)場引(yin)導、車(che)輛(liang)提(ti)醒、圖(tu)像(xiang)顯示、模型(xing)校(xiao)準(zhun)、時(shi)間計算、收費查(zha)詢(xun)、語(yu)音(yin)對(dui)話、自(zi)動取(收)卡等(deng)壹(yi)系(xi)列科學有效(xiao)的操作(zuo)。
基於(yu)倍(bei) 加 信(xin) 車 牌 識(shi) 別(bie)技術(shu)的停車管(guan)理系統(tong)與(yu)電子無人(ren)收費系統(tong)(ETC)相結(jie)合來識(shi)別(bie)車輛(liang),可以(yi)實(shi)現自(zi)動化(hua)識(shi)別(bie)車輛(liang)的身份、自(zi)動進(jin)行(xing)收費、無車輛(liang)通(tong)過(guo)路口(kou)停(ting)車等(deng)功(gong)能。在(zai)對(dui)停(ting)車場的管(guan)理中,為(wei)了(le)提(ti)高車(che)輛(liang)進(jin)出口的效(xiao)率(lv),使用(yong)車輛(liang)的自(zi)動倍(bei) 加 信(xin) 車 牌 識(shi) 別(bie),不(bu)需要征(zheng)收停車費(如(ru)每(mei)月(yue)的卡車,內部自(zi)由通(tong)行(xing)車輛(liang)),可以(yi)進行(xing)無人(ren)快速通(tong)道(dao)的建(jian)設(she),改變傳(chuan)統(tong)停(ting)車場的出入管(guan)理模式。
車(che)輛(liang)檢(jian)測可以(yi)采用(yong)嵌入式線(xian)圈檢測、紅外(wai)檢(jian)測、雷達(da)檢(jian)測技術(shu)、視(shi)頻檢(jian)測等(deng)方法。使用(yong)視(shi)頻檢(jian)測可以(yi)避免道(dao)路損(sun)壞,不(bu)需要添(tian)加外(wai)部檢(jian)測設(she)備(bei),不(bu)需要修(xiu)改(gai)觸發位置,節(jie)省改造(zao)與(yu)建(jian)設(she)成本(ben),適(shi)合(he)移動便(bian)攜應(ying)用。
視(shi)頻技術(shu)的應(ying)用
基於(yu)視(shi)頻圖(tu)像(xiang)處理技術(shu)的倍(bei) 加 信(xin) 車 牌 識(shi) 別(bie),通(tong)過(guo)安(an)裝(zhuang)在(zai)道(dao)路旁(pang)邊(bian)或(huo)閘機(ji)等(deng)卡(ka)口(kou)處的攝像(xiang)機(ji)和圖(tu)像(xiang)采集(ji)設(she)備(bei)將實(shi)時(shi)的視(shi)頻信(xin)息(xi)采(cai)入,經(jing)過(guo)對視(shi)頻圖(tu)像(xiang)的實(shi)時(shi)處理分析得到(dao)各(ge)種(zhong)信息(xi),如(ru)車(che)牌顏色、車牌號(hao)碼、車(che)型(xing)、車(che)輛(liang)顏色等(deng)。
由於(yu)倍(bei) 加 信(xin) 車 牌 識(shi) 別(bie)停車系(xi)統(tong)要(yao)進行(xing)視(shi)頻目標(biao)車輛(liang)的檢測,所(suo)以(yi)它需要具(ju)有較(jiao)高的處理速度(du)和(he)優(you)秀(xiu)的AI算法,幾(ji)乎可以(yi)不(bu)丟失幀(zhen)來實(shi)現圖(tu)像(xiang)的采集和處理。如(ru)果(guo)處理速度(du)慢,會(hui)發(fa)生幀(zhen)丟失,導致(zhi)系(xi)統(tong)無法檢(jian)測到(dao)速度(du)快的車輛(liang),難以(yi)保證(zheng)倍(bei) 加 信(xin) 車 牌 識(shi) 別(bie)處理,從而(er)影(ying)響(xiang)系統(tong)的識(shi)別(bie)率。
相對(dui)於(yu)其它(ta)交通(tong)流(liu)量檢(jian)測技術(shu)而(er)言(yan),基於(yu)視(shi)頻的車輛(liang)識(shi)別(bie)技術(shu)具(ju)有以(yi)下優(you)勢(shi):
1)視(shi)頻檢(jian)測可以(yi)檢測較(jiao)大的交通(tong)場(chang)景面(mian)積;
2)視(shi)頻傳(chuan)感(gan)器等(deng)設(she)備(bei),例如(ru)攝像(xiang)頭(tou),易於(yu)安(an)裝(zhuang)和(he)調(tiao)試(shi),且(qie)對路面(mian)設(she)施不(bu)會產生破壞;
3)使用(yong)視(shi)頻檢(jian)測技術(shu)可以(yi)采集(ji)到(dao)更多的交通(tong)流(liu)量參(can)數。
相對(dui)於(yu)傳(chuan)統(tong)取卡(ka)入場,倍(bei) 加 信(xin) 車 牌 識(shi) 別(bie)通(tong)行(xing)免停車(che)、免開窗(chuang),提(ti)升了(le)用(yong)戶(hu)體(ti)驗(yan),降(jiang)低了(le)停(ting)車場IC卡(ka)片(pian)遺(yi)失耗(hao)損(sun)的成本(ben),提(ti)升了(le)車(che)主(zhu)的通(tong)行(xing)效(xiao)率(lv)。
