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蓝卡智能停车场管理系统

蓝卡智能停车场管理系统---高清抓拍车牌及车辆,视野更宽,可同时录像,立体车牌识别,各角度进车均保证清晰、可识别 ,大大缩短了直行段长度,方便了安装使用,车牌焦点曝光、自动补光,确保车牌清晰 ● 车牌畸变校准,提高车牌识别的适应性 ● 神经网络、特征识别算法,有效提高识别率,高速快门,避免车速过快时车牌重影 ,工业级设计,可在严寒或酷热天气工作,镜头及感光部件独立密封,防尘防水更强。

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蓝卡智能停车场管理系统在固定车辆管理中的优势

1、彻底解决“卡管理”时,一卡多车的情况;
2、彻底解决“卡管理”时,卡未携带的情况;
3、彻底解决“卡管理”时,卡丢失带来的换卡,补卡的工作;
4、彻底解决“卡管理”时,卡损坏带来的换卡,补卡的工作;
5、彻底解决“卡管理”时,卡安装摆放位置的沟通工作。

蓝卡智能停车场管理系统在临时车辆管理中的优势

1、彻底解决“卡管理”时,收费人员眛钱的机会;
2、彻底将收费人员从人工发卡的工作中解放出来,只需要负责收钱——即便是配入口发卡机,也往往需要有人帮在“入口发卡机”和“临时车”之间传递“临时卡”,往往偏离了“节省人力资源的初始目的”。因为临时车往往停车距离发卡机比较远,这是人们害怕撞到发卡机和道闸的下意识正常反映;
3、彻底解决“卡管理”时,有得临时车混出停车场,同时损失临时卡和停车费的情况;
4、彻底解决有个别的固定车在入场的时候恶意取走临时卡,造成临时卡不断流失的情况;
5、彻底解决入口发卡机的卡容量有限的问题;
6、自动对大车,小车进行车型区分,执行不同的收费标准;

市面上实际应用效果不佳的车牌识别案例原因分析

        现在市面有的“车牌识别”实际使用效果很差的情况,究其原因是一些停车场系统厂家没有自主研发“车牌识别”的能力,只能外购“车牌识别”软件,但是对于对外购的“车牌识别”软件的识别结果太差的原因不明所以,对提高识别率无能为力。

        这些厂家只好把“车牌识别”功能作为辅助功能,本质上还是在依靠卡管理工作。他们zui多是利用“车牌识别”作为一个虚假的智能化名义噱头。 但是使用方毕竟为了这个噱头支付了更高的费用。而蓝卡从09年就开始研发如何将“车牌识别”技术投入实用阶段,结合自身及同行的项目问题反馈,蓝卡发现目前市场上“车牌识别”普遍效果不好的根本原因是:

1、不能保证获得合适的图片,比如角度不合适,车牌光线不合适,车牌图片不够清晰;
2、不能让一套车牌识别软件适应多个路口环境,比如在一个项目上东门的图片识别率较高,但是西门的图片识别率很低;车牌顺光的时候识别率较高,逆光则较低;
3、图片获取依靠摄像机,识别车牌依靠电脑上的车牌识别软件,控制道闸抬杠依靠“控制板”,一个工作参与的设备过多一旦断网就完全不能工作;
4、必须依赖电脑上的车牌识别软件,为抓拍摄像机的联网和布线增加了难度,也不能适应一些不能配置电脑的环境和项目。

     蓝卡立体高清车牌识别不停车通行停车场管理系统凝聚了车牌焦点曝光、立体车牌识别、车牌畸变校准等多项独创技术,有效地解决了环境适应性的难题。产品集网络视频、车辆抓拍、车牌识别、语音播放、智能控制于一体,配上道闸和中文显示屏,就可以组成完整的停车场管理系统,既可以管理固定用户车辆,也可以实现临时车辆收费。固定车辆可以不停车通行,临时车辆也可以不停车进入。系统结构简单,稳定可靠,安装、维护、使用方便。

1、高清抓拍

        主要是通过高分辨率,高清晰度的高清图片提高车牌识别率。分辨率由标清情况下的704*288提高到高清情况下的100万、200万、300万像素可选;视野范围不仅能看清车牌,更能覆盖到能够看清车型的更大区域,车道可以控制的更宽,车的进入角度可接受更大;清晰度受高汉字分辨率控制,大大提升了汉字识别率。
 

2、车牌焦点曝光

        以车牌区域进行测光,对车牌区域进行焦点连动的自动曝光算法,从而获得zui好曝光效果。根据车牌区域的亮度值分析来自动调整曝光参数,如快门、感光度、增益等各项参数,可以逐帧调整,反应快速,确保车牌区域的zui好曝光效果,从而提高车牌识别率。使用码流和抓拍两套曝光参数,自动切换调整,码流效果与实际视觉效果一致,同时也便于调试。目前已成功解决白天大逆光的欠曝问题、大迎光的过曝问题;夜间的过曝、欠曝问题等。

3、立体车牌识别

         采用主从模式的多台摄像机进行立体识别,主从摄像机同时抓拍识别,主摄像机加入智能仲裁算法选取zui优识别结果进行控制。从而解决车牌识别技术对于道路、角度等方面的苛刻要求的同时提高识别率。增大路宽,减少车道长度,无摆正距离要求,提高了产品的适应性。车辆各种角度、方向进入,都能抓拍到清晰的可识别图片。

4、车牌畸变校准

        受现场环境制约,车牌表面和摄像轴线无法做到垂直,导致车牌发生畸变,远离摄像机的位置字符变小,对识别造成一定的困难。畸变校准算法采用多色彩空间进行车牌底色检测,准确定位车牌区域,获取车牌倾斜角度及横向变形比例,zui大倾斜角度达到25°,安全角度15°内的准确校准率达到99%以上。

5、识别算法——神经网络 特征识别

       采用带反馈的能量滤波算法进行纹理检测,使得车牌定位成功率从超过99%。多色彩空间的检测保证了多种车牌类型的准确认定,包括:蓝牌、黄牌、军车、警车、WJ车辆、个性化车牌、使领馆车牌、省港两地车牌等。字符特征识别算车牌法保证了>98%的字符识别率(现场实测),而且不需要进行现场训练;辅助的BP神经网络识别算法则是做了很好的补充,同时保证了良好的汉字识别率。

6、全网络化

       与传统摄像机音频线、视频线等多种连接方式不同,嵌入式立体车牌识别系统采用TCP/IP网络方式,一根电源线和几根网线即可完成整体系统连通,使得系统布线、施工、维护更加容易和便捷。系统可利用现有网络进行连接,不需要重复布线,大大节省了施工成本。由于TCP\IP网络用户非常普遍,所以在操作方法上也更容易被管理人员接受。

 

性能指标参数表
车牌定位正确率  >99%
单字符识别正确率  >98%
整牌识别正确率  在正常城市车牌清洁程度情况下,通过针对系统应用地区加强模板,平均识别率达到95%以上
单张识别速度  300毫秒(平均识别时间)
适应车速范围  ≤20km/h
图片截图分辨率  100万像素、200万像素、300万像素
通讯接口  RJ45 10M/100M自适应以太网口
输    入  1路开关量输入
输    出  2路开关量输出
电    源  直流12V 2A
工作温度  -30℃~70℃
工作湿度  ≤95%( 25℃)
尺    寸  zui大外观尺寸340X230X101mm

 

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