车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition,VLPR) 是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用,电子收费(ETC)系统中,也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。

        车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来,通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术,识别车辆牌号、颜色等信息,目前最新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.8%,汉字的识别率可达到99%。

        在停车场管理中,车牌识别技术也是识别车辆身份的主要手段。在深圳市公安局建设的《停车库(场)车辆图像和号牌信息采集与传输系统技术要求》中,车牌识别技术成为车辆身份识别的主要手段。

        车牌识别技术结合电子不停车收费系统(ETC)识别车辆,过往车辆通过道口时无须停车,即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。在车场管理中,为提高出入口车辆通行效率,车牌识别针对无需收停车费的车辆(如月卡车、内部免费通行车辆),建设无人值守的快速通道,免取卡、不停车的出入体验,正改变出入停车场的管理模式。

车牌识别系统简介

      一个车牌识别系统是否实用,最重要的指标是识别率。国际交通技术作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95%以上。

        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。之后便可以统计出以下识别率:

1、自然交通流量的识别率=全牌正确识别总数/实际通过的车辆总数

2、可识别车牌照的百分率=人工正确读取的车牌照总数/实际通过的车辆总数

3、可识别全牌正确识别率=全牌正确识别的车牌照总数/人工读取的车牌照总数这三个指标决定了车牌识别系统的识别率,诸如可信度、误识率等都是车牌识别过程中的中间结果。

车牌识别率高达99.8%

        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。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“最佳”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。

        另外,车牌辨识既然是“系统”,当中软硬件架构的好坏,当然会影响“呈现的结果”。尽管市场上有林林总总的车牌辨识系统,用对产品与架构,可以省去很多的冤枉钱跟时间,但更重要的是,工程商与系统整合商需要多方配合及了解,而不是一味的只看重某品牌比较便宜。

        此外,车牌识别系统能否发挥最大效用,除了软件技术之外,与摄影机及现场施工能力,也有很大的关系。使用者可要求厂商至现场勘查后,提出建置规划方案,先评估应该架设的地点、摄影机架设角度、是否需要架设辅助光源等,再提出报价,藉由这些动作,除了得以事先评估业者的能力,用户本身也可以达到产品学习及教育训练,日后管理时,会更清楚知道该产品的使用限制及相关因应措施。

管理后台完善、稳定

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