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电竞智能最新分享:车牌识别技术又一行业性难题被攻破

摘要:随着智能视觉技术的进步,现在的停车场管理已经渐渐被车牌识别模式取代了刷卡模式,车牌识别模式由于其通行速度快、管理简单等特点也被越来越广泛的应用。
        随着智能视觉技术的进步,现在的停车场管理已经渐渐被车牌识别模式取代了刷卡模式,车牌识别模式由于其通行速度快、管理简单等特点也被越来越广泛的应用。

  过去2年,车牌识别技术在获得广泛应用的同时也被广泛诟病,存在着局限性,比如:夜间效果不如白天,雨雪天气识别率下降,除了普通蓝黄牌以外的军警、港澳进出大陆等多样类车牌识别效果不佳等等,这些是该技术当前的瓶颈所在,本文将以多样车牌为例介绍车牌识别技术的最新进展。据行业专家介绍,双层黄牌、双层武警车牌、单层武警车牌、武警总队车牌、双层军车车牌牌、单层军牌、大使馆车牌、领事馆车牌、民航车牌、港澳进出大陆车牌等多样车牌的识别受其车牌类型的特殊性影响,在识别技术上有一定难点,主要体现在:

  (1)车牌底色不同,有着蓝底、黄底、白底、黑底、绿底五种颜色;(2)车牌样式不同,有着单层,双层之分;(3)不同区域有着不同代表的汉字和字母,如成都——川A*****;(4)不同的英文字母和汉字组成车牌后五位数;(5)需要识别以上4个条件组成N种在不同形态、不同环境下所呈现的车牌。

  由此可见,车牌格式不确定,车牌与字符颜色不确定,字符风格不确定,车牌样本缺乏等原因,都制约着多样车牌识别率的提升。


      面对多样车牌各研发厂商所用的识别算法有所不同,识别效果也有着一定程度的差别。对于常见的蓝牌和单层黄牌大家的识别率没有太大差异,但是对于军牌,警牌,领事馆等多样车牌的识别难度较大,行业里虽然也有号称“识别率高的”,但还没有谁家车牌识别摄像机能做到同蓝牌一样的识别效果。

  这一行业性难题被攻破,怎么做到的呢?“依靠车牌识别一体机在市场广泛布局的优势,获取了大量不同场景下光照,成像等条件,利用3D模型,生成了大量接近真实的多样车牌样本,同时利用深度学习具有大容量,广泛适应性的特点,结合其在嵌入式设备长期积累下的代码强化优势,开发出了基于双神经网络并行的车牌类型深度识别模型,一个神经网络不同场景下自动区分车牌类型,并指导另一个神经网络对车牌号的进行识别,同时降低模型参数数量10倍以上,提升识别速度2倍以上。经历数以万计的采集演练,以确保识别结果的趋于精准性,最终达到综合识别率99.6%” 。有点深奥,不理解没关系,产品都是以效果说话。

  多样车牌识别技术的突破对于行业来说,应该是一次质的飞跃,当然,是否已经完全解决,需要2-3个月更广泛的市场验证。

  期待车牌识别技术突破更多的难点,对停车生态圈产生实质而深远的影响。



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