1、停车管理系统会用到移动端车牌识别,停车管理系统需要做到的是对车辆的管理,---像占道停车,总没可能安装一个一体机在路边上,然后一个车位安装一个,车牌识别门禁,这会非常耗费成本。手持端车牌识别在占道停车能被---地用上,移动端车牌识别会让他们的工作的方便,用前端-车牌就能计费了。
2、移动警1务方面也会用到移动端车牌识别,比如巡逻执勤等,因为警o务执1法人员会每天接触到大量的信息,他们的信息录入需要非常快速的准确的录入下来,所以,在信息录入效率方面,安卓端牌识别让移动警1务方面的应用的快捷。
传统---机只具备视频采集和录制以及---功能,与传统---机相比,车牌识别一体机不仅具备传统---机的基本功能,关键是内置了车牌识别算法,可以在相机内实现---码的识别和输出,还拥有体积小巧、美观,安装使用方便,成像优异,监控范围广,---等优点,具备---性能、多功能、高适应性、强稳定性等特点。
众所周知,现阶段车牌识别算法技术已经基本成熟了,未来难以有突破性变化。未来车牌识别一体机要去陈出新还需要从其他方向下功夫,在车牌识别一体机上搭载其他车辆识别技术,比如车标、车款、司机人脸、甚至车脸识别。
除了车辆身份识别,车辆行为识别也将成为未来车牌识别一体机发展的重要方向。比如车辆---,车辆是否规范停车、车辆行驶是否符合交通规则等。
车辆识别技术将逐渐成熟和普及,自动车牌识别, 同时结合不同场景下的其它关联业务的智能识别需求,让车牌识别一体机实现更高的智能化;如交通上的加油站的车辆油枪绑定识别、充电桩的占位识别、货车管理的是否符合要求识别等等。
重视识别稳定度
某些厂家高调宣传车牌识别率达99.99%,这往往是在实验条件下测试得到的数据,而在实际使用过程中,因为使用环境的干扰,真实的车牌识别率可能上下浮动激烈.
车牌识别率稳定度的定义是:在一个既定的车速范围内,不会因外在环境影响而产生过大的误差.
例如一个车牌系统在白天有99%以上的准确度,到了夜间降到90%,而碰到下雨或者下雪,甚至降到了80%,小区车牌识别,这种不稳定的系统,比起全天候平均拥有90%准确度的车牌辨识系统更令人头疼.影响车牌识别的主要干扰:如气候干扰、环境---(场地的照明条件、过宽或者不平的路面).要排除这些干扰,除了选择正确的施工方案,车牌识别,车牌识别---机本身的稳定性---.
车牌识别系统具有全气候及全天候识别、应用范围广的优点,夜间识别率99.6%,雨雪天气识别率95.2%.
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