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發(fā)布時(shí)間:2020-11-17 07:58  

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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。





車牌識(shí)別算法的性能指標(biāo):魯棒性

魯棒性是指當(dāng)算法受到某種干擾或算法中某些參數(shù)在小范圍內(nèi)變化時(shí),算法得到的結(jié)果是相對(duì)穩(wěn)定的。魯棒性包括兩個(gè)方面,一方面,對(duì)出現(xiàn)的不合理的數(shù)據(jù)或不法的操作,算法能夠?qū)@些問題進(jìn)行檢查、糾正;另一方面,算法能克服很多因素的影響,適應(yīng)不同的環(huán)境和條件。一個(gè)具有較強(qiáng)魯棒性的車牌識(shí)別算法能克服天氣變化、圖像畸變、污損等的影響,且能保持在不同運(yùn)行平臺(tái)和不同數(shù)據(jù)格式下的穩(wěn)定性能。







對(duì)于車牌識(shí)別系統(tǒng)大家都不陌生,尤其是經(jīng)常開車的人,進(jìn)出車庫都要經(jīng)過的,那么對(duì)于車牌的辨別技術(shù)在現(xiàn)實(shí)生活中有哪些有點(diǎn)呢?

強(qiáng)大的ISP處置才能

車牌自動(dòng)辨認(rèn)系統(tǒng)的辨認(rèn)率與牌照質(zhì)量和拍攝的圖像質(zhì)量有十分親密的關(guān)系,不但牌照自身的生銹、污損、油漆剝落、字體褪色等各種要素會(huì)大大影響車牌辨認(rèn)的準(zhǔn)確性,而且拍攝的環(huán)境能否理想也會(huì)給車牌辨認(rèn)帶來很大的影響。

智能交通攝像機(jī)內(nèi)置了強(qiáng)大的ISP處置功用,可提供視頻穩(wěn)定、面部檢測(cè)、噪聲過濾、自動(dòng)白均衡、自動(dòng)曝光以及伽馬校正、邊緣加強(qiáng)等功用,將圖像質(zhì)量和效果提升到一個(gè)新的層次,不但改善了用戶實(shí)踐觀感,更為智能化應(yīng)用如車牌辨認(rèn)等提供了很好的運(yùn)算剖析根底,充沛保證了較高的車牌辨認(rèn)的準(zhǔn)確率。







對(duì)光照氣候背景良好的順應(yīng)性

很多車牌辨認(rèn)系統(tǒng)在陰天時(shí)辨認(rèn)率較高,晴天時(shí)反而降落以至無法辨認(rèn)。直射光狀況下,拍攝方向與陽光映照方向相同,拍攝到的車牌區(qū)域很亮招致字符筆劃較粗、互相粘連,而且我國的車牌都采用反光漆,嚴(yán)重時(shí)會(huì)呈現(xiàn)鏡面反射,無法看清車牌號(hào)碼。另外,車體外表的反光產(chǎn)生的亮線、光暈也會(huì)對(duì)辨認(rèn)形成影響。牌照辨認(rèn)多數(shù)用于辨認(rèn)運(yùn)動(dòng)中的車輛,車牌區(qū)域在整個(gè)圖像中是不固定的,普通攝像機(jī)無法依據(jù)車牌區(qū)域停止調(diào)理。夜間環(huán)境下車輛開啟車燈,普通攝像機(jī)受大燈的影響削弱曝光強(qiáng)度形成圖像車牌區(qū)域很暗,無法看清號(hào)碼,車大燈的光線還可能構(gòu)成大面積光暈遮擋牌照區(qū)域。