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山西太原車牌識(shí)別系統(tǒng)推薦廠家“本信息長(zhǎng)期有效”

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發(fā)布時(shí)間:2020-11-17 07:27  






元一智能致力于車牌識(shí)別、人臉識(shí)別系統(tǒng)、通道閘、停車場(chǎng)系統(tǒng)、車牌號(hào)識(shí)別系統(tǒng)、車牌號(hào)自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)等設(shè)備的銷售安裝,擁有高素質(zhì)的團(tuán)隊(duì),售后服務(wù),價(jià)格合理,歡迎您選擇!


算法是解決問題的方法,但解決一個(gè)問題的方法往往不止一個(gè),方法多了,自然而然地就有了優(yōu)劣之分。例如,車牌識(shí)別算法,不同的車牌識(shí)別廠家,會(huì)采用不同的算法來實(shí)現(xiàn)車牌識(shí)別功能,對(duì)于客戶而言,如何選擇更優(yōu)的車牌識(shí)別產(chǎn)品呢,這就需要用到性能指標(biāo)去衡量它。車牌識(shí)別算法的性能指標(biāo)一般包括以下幾點(diǎn):

一. 正確性

一個(gè)算法必須正確才有存在的意義,這是重要的指標(biāo),即不會(huì)出現(xiàn)卡死、崩潰、輸出亂碼等現(xiàn)象。

二. 可讀性

客戶需要調(diào)用車牌識(shí)別算法接口,所以,算法接口的可讀性和易理解性也非常重要。

三. 識(shí)別率

在考慮雨雪天氣、車牌有無遮擋、車牌有無傾斜、車牌有無畸變、車牌有無污損、并支持多種車牌類型、白天和夜間等情況下,車牌整體識(shí)別率還能達(dá)到99%以上,這樣的車牌識(shí)別算法才能在實(shí)際應(yīng)用中發(fā)揮出它的價(jià)值。





車牌辨別技術(shù)的優(yōu)點(diǎn):

wei法車輛的克星

車牌辨認(rèn)系統(tǒng)不只能夠有效記載闖紅燈等交通wei法行為,從而停止處分,在減少wei法行為的同時(shí)也能夠控制、減少道路交通事故。經(jīng)過抓拍一切車輛的車牌信息并和數(shù)據(jù)庫停止比對(duì)剖析哪些車輛是可yi車輛,哪些車輛是被盜車輛,從而更好地提升道路動(dòng)態(tài)管理/控制和滿足治安、刑偵、交通管理等新形勢(shì)的業(yè)務(wù)需求。






對(duì)于車牌識(shí)別系統(tǒng)經(jīng)常開車的人都不陌生,進(jìn)入停車庫里都要經(jīng)過識(shí)別系統(tǒng),那么車牌識(shí)別系統(tǒng)的攝像機(jī)是怎么運(yùn)作操作的呢?

車牌識(shí)別攝像機(jī)的突出特點(diǎn):

一體式:車牌識(shí)別高清攝像機(jī)內(nèi)部集成了所需的硬件和軟件,不需輔助的設(shè)備即可完成其功能。一體化的結(jié)構(gòu)形車牌識(shí)別高清攝像機(jī)增加了系統(tǒng)的的適應(yīng)性、穩(wěn)定性,方便?安裝、 調(diào)試及維護(hù)。

嵌入式:車牌識(shí)別高清攝像機(jī)內(nèi)部將所有算法固化在硬件之中,因此可以脫離計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)獨(dú)立工作,得到了更廣用空間。






元一智能多年專注出入口控制系統(tǒng)銷售和服務(wù)已成功開發(fā)出互聯(lián)網(wǎng) 智能識(shí)別的云停車平臺(tái)、高清視頻車牌識(shí)別停車場(chǎng)系統(tǒng)等多元化產(chǎn)品持續(xù)為品牌商、批發(fā)商以及每個(gè)合作伙伴提供強(qiáng)有力的產(chǎn)品和技術(shù)保障。

隨著車牌識(shí)別系統(tǒng)的發(fā)展也不斷加快。如今的車牌識(shí)別系統(tǒng)能在極短時(shí)間內(nèi)bu別車牌的號(hào)碼,廣泛應(yīng)用在監(jiān)測(cè)報(bào)警的、車輛出入管理中。車牌識(shí)別系統(tǒng)的重要模塊:

1.車輛檢測(cè)模塊。車輛檢測(cè)模塊主要對(duì)進(jìn)入檢測(cè)范圍的車輛進(jìn)行跟蹤,并在位置用角度記錄車輛的特寫圖片,為后續(xù)的識(shí)別奠定基礎(chǔ)。一般來說,具有口碑的車牌識(shí)別系統(tǒng)在檢測(cè)跟蹤模塊上的開發(fā)力度都很大。

2.車牌定位模塊。車牌定位模塊是車牌識(shí)別系統(tǒng)中的重要環(huán)節(jié)。定位模塊通過對(duì)前期采集的圖片或視頻,牢牢鎖定車牌的位置。好的車牌識(shí)別系統(tǒng)廠家能夠開發(fā)出車牌定位新算法,滿足不同拍攝角度和背景下的車牌定位。






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