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车牌识别中硬识别和软识别的优势对比

姚小熊27 来源:人工智能实验室 作者:人工智能实验室 2020-10-20 10:11 次阅读
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随着行业的发展,市场各式各样的需求,市场对车牌识别系统(车牌识别系统)的需求越来越广泛,主要分为:软件识别和硬件识别。通过车牌号码的自动识别、自动登陆、自动对比,系统可以实现自动开闸、自动计费、自动验证用户车辆身份、自动区分内外部车辆、自动计算车位数、自动报警等诸多智能化功能。

1、软件识别:显而易见词义能理解出来是通过软件对车牌号码进行的,通过在电脑上安装一个配套的车牌识别软件,对抓拍的图片进行识别处理。其工作方式是通过摄像机连续抓拍多张照片,选择其中较为清晰的一张,然后通过电脑软件进行字符处理,实现号牌识别的。

因为每次识别需要抓拍多张图片,因此软识别的速度较慢。而且该系统对所抓拍的图片要求也是极高的,必须极为清晰才能达到想要的效果。该系统对现场环境以及调试质量要求极高,在诸多环境不乐观的场合都不适用,设备的摆放颇为重要。

2、硬件识别:通俗的解释是通过独立的硬件设备,对所抓拍图片进行一系列的字符处理;目前停车场系统行业中硬件识别也分为两种,即带有单独的车牌识别仪和前端硬件识别两种,安视睿主要采用的是前端硬件识别。

前端硬件识别一体式摄像机适应市场需求,目前得到了广大客户的喜爱。安视睿前端硬件识别也叫一体式车牌识别摄像机,是将传统单独的车牌识别仪嵌入至摄像机中,实现前端硬件与摄像机一体化,完美实现图像抓拍、视频流传输、字符识别、道闸抬杆等一系列的工作。

软识别与硬识别的优势对比:

1、分析识别模式:

硬识别系统:采用视频流分析识别,对监控范围内的视频流进行全天候实时分析;

软识别系统:图片分析识别,对到达指定范围内的车辆进行拍照,再对照片进行分析;当车辆位置不佳时,识别易出错。

2、触发识别方式:

硬识别系统:地感和视频触发可选,不需增加检测设备,无需破坏地面或增加工程,24小时采集图像。

软识别系统:地感、红外等外设车辆检测设备触发;需要一定的工程量。

3、智能算法模型

硬识别系统:采用智能模糊点阵识别算法,准确率更高,识别率大于99.70%。很少需要人工干预。

软识别系统:OCR/字型拓扑结构识别算法,会频繁出现误识别情况,准确率低于90%。需要人工不断输入纠正后的号牌。

4、可靠性及稳定性:

硬识别系统:专用识别器采用TI公司的高速DSP,双CPU控制,确保系统可靠性和稳定性。

软识别系统:软件识别,容易频繁出现死机等情况,需经常重新启动电脑,造成间断性系统瘫痪。

5、识别速度:

硬识别系统:整车车牌识别速度小于0.4秒,充分满足车流量大时的需要;

软识别系统:整车车牌识别速度大于3秒,甚至更长,速度让人难以忍受。

6、车速适应性:

硬识别系统:车速在0-120Km/H范围内均能稳定快速识别;应用范围广泛,高速公里使用该类设备。

软识别系统:车速大于40Km/H时,识别率急剧下降,现被引入停车场场系统中,有待进一步完善。

7、环境适应性

硬识别系统:能在夜晚、阴天、雨天等各种光照条件下正常工作;

软识别系统:上述条件下,甚至一天的不同时间内,识别准确率起伏很大。

8、兼容能力

硬识别系统:无需工业IO卡的支持,借道停车场控制系统PLC)可直接与各类IC、ID、纸票等类型停车场无缝兼容,实现车牌号与卡号必须一致才能进出的自动识别、自动打印车牌号等功能。

软识别系统:依赖IO卡进行车辆检测、开关道闸等动作,与停车场系统只是软件嵌入关系,硬件无联系。工程量大,用线多,稳定度差。

9、摄像机共用性

硬识别系统:系统可与监控系统共用摄像机,对系统无任何影响。

软识别系统:不可共用,否则对系统稳定性和识别率造成严重影响。

10、输出信号

硬识别系统:系统可输出车辆大图、号牌小图、号牌识别号码、号牌颜色和识别可信度、车流量、场内停车量等实时数据。具备车辆进出静态图片查询功能、可接驳车位引导系统等。

软识别系统:没有输出接口,基本为其系统自身使用,无法进行二次开发。
责任编辑:YYX

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