车牌识别系统厂家在线咨询

卡口系统通过架设在路段上的信息采集设备，实时采集、识别、记录通过该监控断面的所有目标(包括机动车，非机动车和行人)的特征数据，其中机动车车牌信息是的数据之一。卡口系统通过车牌识别技术能够有效的记录车辆在各个卡口路段的行径记录，通过大数据分析可以提前预判出车辆的前进方向，针对特定车辆可以提前布防和--。临沂大禾信息技术研发的车牌识别sdk，在智能交通系统、出入口管理系统、图帧系统、移动系统等多种行业都已实现成功运用。

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。

        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-。

       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。

为了了解车牌识别系统在-环境下识别率发展现状，笔者选取了市场上几家销量-较好的车牌识别系统，并在大角度情况的应用场景下进行试验测试，比较分析不同系统的识别效果。

主要品牌大角度场景下识别率对比表

试验相关信息：蓝牌，角度45度，样本量500个，均使用各产品版本。

　　综合而较，产品1(大禾车牌识别一体机)在大角度-场景下的识别表现更为-。当然由此论断大禾在各种-场景下的识别表现更为，或见微知著，或管中窥豹。

大角度场景下识别效果图

　　每一项的算法改进，都凝聚了多点的算法-和突破。正如臻识科技算法-所说，“在算法研发的过程中，每一项改进都是困难的，因为往往都伴随着其它新问题的产生。以提高逆光情况下的灵敏度为例，如果其对逆光环境识别是有益的，那么就要考虑在正常情况下，把非车牌当成车牌来识别的概率会提高、识别速度变慢等问题。”但是即使困难重重也不应该就此止步，对产品算法性能追求的信念应该为整个行业所坚持。