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隨著停車場(chǎng)管理系統(tǒng)的不斷發(fā)展,車牌識(shí)別技術(shù)也開始應(yīng)用于停車場(chǎng)。不過據(jù)調(diào)查發(fā)現(xiàn),由于國(guó)內(nèi)只有幾家企業(yè)專門開發(fā)針對(duì)停車場(chǎng)的車牌識(shí)別技術(shù),因此目前很多停車場(chǎng)使用的車牌識(shí)別技術(shù)大多是從早期車牌識(shí)別技術(shù)照搬過來(lái),而兩者在識(shí)別環(huán)境、識(shí)別角度、燈光環(huán)境、車輛行駛速度等方面的較大差異,也導(dǎo)致這些車牌識(shí)別系統(tǒng)大多都出現(xiàn)了“水土不服”的現(xiàn)象。對(duì)此不少停車場(chǎng)呼吁“私人訂制”的車牌識(shí)別系統(tǒng)。
??而據(jù)**的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),截止至2015年年底,我國(guó)停車場(chǎng)市場(chǎng)需求將超過37億元,而未來(lái)5年必將是停車場(chǎng)智能化改造的黃金時(shí)期。車牌自動(dòng)識(shí)別是未來(lái)停車場(chǎng)市場(chǎng)中的*有價(jià)值的市場(chǎng),隨著高清與智能的融合,車牌識(shí)別還能夠幫助我們解決更多生活中的問題。
?車牌識(shí)別一體機(jī)具有優(yōu)異的成像控制,可以自動(dòng)跟蹤光線變化,有效抑制順光和逆光,尤其在夜間可以抑制汽車大燈的干擾,從而清晰地車牌;而對(duì)于暫時(shí)沒有車牌或者車牌嚴(yán)重破損的情況,也可實(shí)現(xiàn)智能通行管理;另外可脫機(jī)運(yùn)行也是車牌識(shí)別一體機(jī)的獨(dú)特優(yōu)勢(shì),能有效提升車輛進(jìn)出效率。
??未來(lái),隨著我國(guó)城市化進(jìn)程發(fā)展的提速,交通壓力將更加嚴(yán)峻,因此智能化交通管理將是今后交通發(fā)展的大方向。而作為智能化交通管理體系中的重要核心,車牌識(shí)別系統(tǒng)也將得到進(jìn)一步扶持和發(fā)展。專家預(yù)測(cè),未來(lái)車牌識(shí)別技術(shù)將有更廣泛的應(yīng)用,屆時(shí)車牌識(shí)別系統(tǒng)行業(yè)也將面臨大洗牌,只有擁有自主核心技術(shù)并且產(chǎn)品質(zhì)量達(dá)標(biāo)的公司才能過關(guān),這也是車牌識(shí)別技術(shù)走向快速發(fā)展階段的必經(jīng)之路。
車牌識(shí)別技術(shù)在交通系統(tǒng)中起到至關(guān)重要的作用,當(dāng)下的車牌識(shí)別技術(shù)已經(jīng)得到了完善與發(fā)展。在生活當(dāng)中也開始有著不同程度的實(shí)際應(yīng)用,但目前的技術(shù)還不能完全滿足顧客的需求,在各個(gè)方面也有許多需要改進(jìn)的地方。
對(duì)于未來(lái)車牌識(shí)別產(chǎn)品的技術(shù)發(fā)展趨勢(shì),由于市場(chǎng)需求不同,對(duì)識(shí)別產(chǎn)品的各個(gè)方面的需求也存在一定的差異性,因此車牌識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域的公司想要的滿足市場(chǎng)就必須開發(fā)針對(duì)不同細(xì)分市場(chǎng)的車牌識(shí)別產(chǎn)品。
其次,隨著新能源汽車的出現(xiàn),車牌的識(shí)別技術(shù)也不得不繼續(xù)推進(jìn)發(fā)展,新的算法的跟進(jìn),讓部分公司進(jìn)一步占領(lǐng)市場(chǎng)。后,現(xiàn)在的車牌識(shí)別系統(tǒng)設(shè)備過多,系統(tǒng)在集成統(tǒng)一有著技術(shù)上的難題。因設(shè)備的過多,系統(tǒng)的繁雜,導(dǎo)致系統(tǒng)在運(yùn)營(yíng)穩(wěn)定性上較差,系統(tǒng)維護(hù)成為了當(dāng)下車牌識(shí)別系統(tǒng)中一個(gè)讓人頭疼的問題。多個(gè)設(shè)備向一個(gè)設(shè)備工作成為了當(dāng)下車牌識(shí)別系統(tǒng)發(fā)展的又一方向。
目前,車牌識(shí)別技術(shù)和產(chǎn)品性能進(jìn)入實(shí)用階段的時(shí)間還不是很長(zhǎng),以及這幾年自動(dòng)識(shí)別技術(shù)的快速進(jìn)步,我們可以看到未來(lái)的技術(shù)發(fā)展空間還會(huì)非常大,車牌識(shí)別系統(tǒng)的發(fā)展空間也非常的樂觀。
車牌自動(dòng)識(shí)別國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀
中國(guó)車牌的格式與國(guó)外有較大差異且車牌識(shí)別技術(shù)研究起步較晚,所以國(guó)外關(guān)于車牌識(shí)別的研究對(duì)于中國(guó)僅具有參考價(jià)值,其在中國(guó)的應(yīng)用效果不能達(dá)到其在國(guó)內(nèi)的應(yīng)用效果,但在其識(shí)別系統(tǒng)中所采用的各種思想和算法可以為我國(guó)所借鑒。車牌識(shí)別系統(tǒng)自進(jìn)入中國(guó)以來(lái),迅速吸引大量的學(xué)者開始從事這方面的研究,并提出了很多新穎便捷的算法。自動(dòng)化研究所的劉智勇等人開發(fā)的系統(tǒng)在一個(gè)樣本容量為3170的樣本集中,車牌定位的準(zhǔn)確率為99.41%,切割準(zhǔn)確率為94.62%,這套系統(tǒng)后來(lái)被漢王公司的車牌識(shí)別系統(tǒng)采用,取得了較好的效果。南京大學(xué)的熊軍等提出基于字符紋理特征的定位算法,其準(zhǔn)確率高達(dá)95%。華中科技大學(xué)的陳振學(xué)等人提出一種新的車牌圖像字符分割和識(shí)別算法,使用一維循環(huán)清零法,先對(duì)垂直投影圖進(jìn)行一次掃描,有效的清除雜點(diǎn)與間隔符,其分割正確率達(dá)到96.8%。浙江大學(xué)的潘云鶴、張引等提出彩色邊緣算子Color Prewitt 、彩色邊緣檢測(cè)和區(qū)域生長(zhǎng)相結(jié)合的定位算法,算法非常簡(jiǎn)單,作用顏色空間廣,牌照區(qū)域易于與背景分離,但其存儲(chǔ)量和計(jì)算量比較大,不能滿足實(shí)時(shí)性的要求。而且當(dāng)車牌區(qū)域的顏色與附近顏別不大時(shí),定位失誤機(jī)率增加。國(guó)內(nèi)還有許多學(xué)者也在進(jìn)行這方面的研究且取得可觀的研究成果。