关键词 |
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面向地区 |
全国 |
安胜智能车牌识别系统在采集车辆图像时，由于环境光线变化剧烈，白天光较强、夜间较弱，面光与背光行驶不同，上午和下午的光照方向也不一样，抓拍图像时受环境光线影响较大，车速过快、采集设备动态范围和识别率不够会使成像质量难低。对于地感线圈触发的情况来说，当认为车牌达到了佳成像位置时系统触发系统开始拍摄，这对触发设备的可靠性和响应速度都有较高的要求。
目前，全国各地开始逐步开展高速无感支付试点，越来越多的停车场也运用了“无感支付”系统完成车辆缴费。车牌云建行无感支付项目无感支付体验有车辆要经过无感支付车道出入停车场时，通过车牌识别扫描，车主无须取停车取卡或单子，仅仅2秒便可通过。车辆在离开停车场缴费时，已经绑定了第三方云平台的车牌号，通过车牌识别摄像机识别到车辆的身份后，系统即可以自动识别车辆所停时长，离开时会自动从车主绑定的第三方支付平台里扣除相应的停车费，整个过程中车主不用停车，不用取手机扫码，直接离场，全程车主不会在出口有任何停顿情况，相较于传统现金缴费，无感支付将通行效率提高了90%。车牌云无感支付直接开车离开不用停顿，不仅地缓解了出入口拥堵问题。但是资金流受银行控制。第三种是资金直达类型，比如车牌达的停车收费系统，收入的停车费直接进入业主自己账户中，随时可以体现，资金流由停车场管理方控制。数据安全传统系统的数据存入单机电脑中，电脑故障数据存在遗失情况，且风险由停车场管理方承担，一旦遇到的问题，数据很难恢复，数据安全性低。车牌云系统的数据直接存入云中，采用阿里云，大平台安全系数高，随着智能停车场行业近年来进入高速发展期，传统的停车场系统已经不能满足消费者的多样化需求，从传统单一的出入口控制到如今的云停车、车牌识别系统等等。随着车牌识别的，越来越多的工程商朋友们接车牌识别的项目也越来越多，那么如何安装车牌识别系统成了我们客户担心的问题之一。
字符识别的难点之一。易混淆字符包车牌识别结果输出接口数据将车牌识别结果以文本格式输出，包括车牌号，车牌颜色，车牌识别系统字符识别对分割后的字符的灰度图像进行归一化处理，特征提取，然后经过机器学习或与字符数据库模板进行匹配，后选取匹配度高的结果作为识别结果。目前比较流行的字符识别算法有：模板匹配法、人工网络法、支持向量机法和分类法等。模板匹配法的优点是识别速度快、方法简单，缺点是对断裂、污损等情况的处理有一些困难；人工网络法学习能力强、适应性强、分类能力强但比较耗时；支持向量机法对于未见过的测试样本具有更好的识别能力且需要较少的训练样本；分类法能侧重于比较重要的训练数据，识别速度快、实时性较高。
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