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藍卡智能停車場管理系統

簡要描述:藍卡智能停車場管理系統---高清抓拍車牌及車輛,視野更寬,可同時錄像,立體車牌識別,各角度進車均保證清晰、可識別 ,大大縮短了直行段長度,方便了安裝使用,車牌焦點曝光、自動補光,確保車牌清晰 ● 車牌畸變校準,提高車牌識別的適應性 ● 神經網絡、特征識別算法,有效提高識別率,高速快門,避免車速過快時車牌重影 ,工業級設計,可在嚴寒或酷熱天氣工作,鏡頭及感光部件獨立密封,防塵防水更強。

  • 產品型號:
  • 廠商性質:生產廠家
  • 更新時間:2023-04-12
  • 訪  問  量:34389

詳細介紹

藍卡智能停車場管理系統在固定車輛管理中的優勢

1、*解決“卡管理”時,一卡多車的情況;
2、*解決“卡管理”時,卡未攜帶的情況;
3、*解決“卡管理”時,卡丟失帶來的換卡,補卡的工作;
4、*解決“卡管理”時,卡損壞帶來的換卡,補卡的工作;
5、*解決“卡管理”時,卡安裝擺放位置的溝通工作。

藍卡智能停車場管理系統在臨時車輛管理中的優勢

1、*解決“卡管理”時,收費人員眛錢的機會;
2、*將收費人員從人工發卡的工作中解放出來,只需要負責收錢——即便是配入口發卡機,也往往需要有人幫在“入口發卡機”和“臨時車”之間傳遞“臨時卡”,往往偏離了“節省人力資源的初始目的”。因為臨時車往往停車距離發卡機比較遠,這是人們害怕撞到發卡機和道閘的下意識正常反映;
3、*解決“卡管理”時,有得臨時車混出停車場,同時損失臨時卡和停車費的情況;
4、*解決有個別的固定車在入場的時候惡意取走臨時卡,造成臨時卡不斷流失的情況;
5、*解決入口發卡機的卡容量有限的問題;
6、自動對大車,小車進行車型區分,執行不同的收費標準;

市面上實際應用效果不佳的車牌識別案例原因分析

        現在市面有的“車牌識別”實際使用效果很差的情況,究其原因是一些停車場系統廠家沒有自主研發“車牌識別”的能力,只能外購“車牌識別”軟件,但是對于對外購的“車牌識別”軟件的識別結果太差的原因不明所以,對提高識別率無能為力。

        這些廠家只好把“車牌識別”功能作為輔助功能,本質上還是在依靠卡管理工作。他們zui多是利用“車牌識別”作為一個虛假的智能化名義噱頭。 但是使用方畢竟為了這個噱頭支付了更高的費用。而藍卡從09年就開始研發如何將“車牌識別”技術投入實用階段,結合自身及同行的項目問題反饋,藍卡發現目前市場上“車牌識別”普遍效果不好的根本原因是:

1、不能保證獲得合適的圖片,比如角度不合適,車牌光線不合適,車牌圖片不夠清晰;
2、不能讓一套車牌識別軟件適應多個路口環境,比如在一個項目上東門的圖片識別率較高,但是西門的圖片識別率很低;車牌順光的時候識別率較高,逆光則較低;
3、圖片獲取依靠攝像機,識別車牌依靠電腦上的車牌識別軟件,控制道閘抬杠依靠“控制板”,一個工作參與的設備過多一旦斷網就*不能工作;
4、必須依賴電腦上的車牌識別軟件,為抓拍攝像機的聯網和布線增加了難度,也不能適應一些不能配置電腦的環境和項目。

     藍卡立體高清車牌識別不停車通行停車場管理系統凝聚了車牌焦點曝光、立體車牌識別、車牌畸變校準等多項*技術,有效地解決了環境適應性的難題。產品集網絡視頻、車輛抓拍、車牌識別、語音播放、智能控制于一體,配上道閘和中文顯示屏,就可以組成完整的停車場管理系統,既可以管理固定用戶車輛,也可以實現臨時車輛收費。固定車輛可以不停車通行,臨時車輛也可以不停車進入。系統結構簡單,穩定可靠,安裝、維護、使用方便。

1、高清抓拍

        主要是通過高分辨率,高清晰度的高清圖片提高車牌識別率。分辨率由標清情況下的704*288提高到高清情況下的100萬、200萬、300萬像素可選;視野范圍不僅能看清車牌,更能覆蓋到能夠看清車型的更大區域,車道可以控制的更寬,車的進入角度可接受更大;清晰度受高漢字分辨率控制,大大提升了漢字識別率。
 

2、車牌焦點曝光

        以車牌區域進行測光,對車牌區域進行焦點連動的自動曝光算法,從而獲得曝光效果。根據車牌區域的亮度值分析來自動調整曝光參數,如快門、感光度、增益等各項參數,可以逐幀調整,反應快速,確保車牌區域的曝光效果,從而提高車牌識別率。使用碼流和抓拍兩套曝光參數,自動切換調整,碼流效果與實際視覺效果*,同時也便于調試。目前已成功解決白天大逆光的欠曝問題、大迎光的過曝問題;夜間的過曝、欠曝問題等。

3、立體車牌識別

         采用主從模式的多臺攝像機進行立體識別,主從攝像機同時抓拍識別,主攝像機加入智能仲裁算法選取*識別結果進行控制。從而解決車牌識別技術對于道路、角度等方面的苛刻要求的同時提高識別率。增大路寬,減少車道長度,無擺正距離要求,提高了產品的適應性。車輛各種角度、方向進入,都能抓拍到清晰的可識別圖片。

4、車牌畸變校準

        受現場環境制約,車牌表面和攝像軸線無法做到垂直,導致車牌發生畸變,遠離攝像機的位置字符變小,對識別造成一定的困難。畸變校準算法采用多色彩空間進行車牌底色檢測,準確定位車牌區域,獲取車牌傾斜角度及橫向變形比例,zui大傾斜角度達到25°,安全角度15°內的準確校準率達到99%以上。

5、識別算法——神經網絡 特征識別

       采用帶反饋的能量濾波算法進行紋理檢測,使得車牌定位成功率從超過99%。多色彩空間的檢測保證了多種車牌類型的準確認定,包括:藍牌、黃牌、軍車、警車、WJ車輛、個性化車牌、使領館車牌、省港兩地車牌等。字符特征識別算車牌法保證了>98%的字符識別率(現場實測),而且不需要進行現場訓練;輔助的BP神經網絡識別算法則是做了很好的補充,同時保證了良好的漢字識別率。

6、全網絡化

       與傳統攝像機音頻線、視頻線等多種連接方式不同,嵌入式立體車牌識別系統采用TCP/IP網絡方式,一根電源線和幾根網線即可完成整體系統連通,使得系統布線、施工、維護更加容易和便捷。系統可利用現有網絡進行連接,不需要重復布線,大大節省了施工成本。由于TCP\IP網絡用戶非常普遍,所以在操作方法上也更容易被管理人員接受。

 

性能指標參數表
車牌定位正確率  >99%
單字符識別正確率  >98%
整牌識別正確率  在正常城市車牌清潔程度情況下,通過針對系統應用地區加強模板,平均識別率達到95%以上
單張識別速度  300毫秒(平均識別時間)
適應車速范圍  ≤20km/h
圖片截圖分辨率  100萬像素、200萬像素、300萬像素
通訊接口  RJ45 10M/100M自適應以太網口
輸    入  1路開關量輸入
輸    出  2路開關量輸出
電    源  直流12V 2A
工作溫度  -30℃~70℃
工作濕度  ≤95%( 25℃)
尺    寸  zui大外觀尺寸340X230X101mm

 

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