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高清抓拍车牌及车辆,视野更宽,可同时录像
立体车牌识别,各角度进车均保证清晰、可识别
大大缩短了直行段长度,方便了安装使用
车牌焦点曝光、自动补光,确保车牌清晰
车牌畸变校准,提高车牌识别的适应性
神经网络、特征识别算法,有效提高识别率
高速快门,避免车速过快时车牌重影
工业级设计,可在严寒或酷热天气工作
镜头及感光部件独立密封,防尘防水更强
 
 
立体高清车牌识别不停车通行停车场管理系统特点
1、高清抓拍
   主要是通过高分辨率,高清晰度的高清图片提高车牌识别率。分辨率由标清情况下的704*288提高到高清情况下的100万、200万、300万像素可选;视野范围不仅能看清车牌,更能覆盖到能够看清车型的更大区域,车道可以控制的更宽,车的进入角度可接受更大;清晰度受高汉字分辨率控制,大大提升了汉字识别率。

白天抓拍图像 夜间抓拍图像 警用车牌抓拍 黄色车牌抓拍

2、车牌焦点曝光
   以车牌区域进行测光,对车牌区域进行焦点连动的自动曝光算法,从而获得最佳曝光效果。根据车牌区域的亮度值分析来自动调整曝光参数,如快门、感光度、增益等各项参数,可以逐帧调整,反应快速,确保车牌区域的最佳曝光效果,从而提高车牌识别率。使用码流和抓拍两套曝光参数,自动切换调整,码流效果与实际视觉效果一致,同时也便于调试。目前已成功解决白天大逆光的欠曝问题、大迎光的过曝问题;夜间的过曝、欠曝问题等。

3、立体车牌识别
   采用主从模式的多台摄像机进行立体识别,主从摄像机同时抓拍识别,主摄像机加入智能仲裁算法选取最优识别结果进行控制。从而解决车牌识别技术对于道路、角度等方面的苛刻要求的同时提高识别率。增大路宽,减少车道长度,无摆正距离要求,提高了产品的适应性。车辆各种角度、方向进入,都能抓拍到清晰的可识别图片。

现场测试照片——左侧大角度进入 现场测试照片——右侧大角度进入

4、车牌畸变校准
   受现场环境制约,车牌表面和摄像轴线无法做到垂直,导致车牌发生畸变,远离摄像机的位置字符变小,对识别造成一定的困难。畸变校准算法采用多色彩空间进行车牌底色检测,准确定位车牌区域,获取车牌倾斜角度及横向变形比例,最大倾斜角度达到25°,安全角度15°内的准确校准率达到99%以上。

5、识别算法——神经网络+特征识别
   采用带反馈的能量滤波算法进行纹理检测,使得车牌定位成功率从超过99%。多色彩空间的检测保证了多种车牌类型的准确认定,包括:蓝牌、黄牌、军车、警车、WJ车辆、个性化车牌、使领馆车牌、省港两地车牌等。字符特征识别算车牌法保证了>98%的字符识别率(现场实测),而且不需要进行现场训练;辅助的BP神经网络识别算法则是做了很好的补充,同时保证了良好的汉字识别率。

6、全网络化
   与传统摄像机音频线、视频线等多种连接方式不同,嵌入式立体车牌识别系统采用TCP/IP网络方式,一根电源线和几根网线即可完成整体系统连通,使得系统布线、施工、维护更加容易和便捷。系统可利用现有网络进行连接,不需要重复布线,大大节省了施工成本。由于TCP\IP网络用户非常普遍,所以在操作方法上也更容易被管理人员接受。

7、适应性与稳定性
   摄像机通过反复的温度试验、ESD性能指标实验、防水试验、冲击试验、振动试验,大大增强了摄像机在各种环境下的适应性。网络化、关键数据的嵌入式备份,为产品提供了稳定保障。


 
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