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          看技能了解應用:深入車牌識別系統選購

          閱覽次數:466 次  發布日期: -0001-11-30

          成都弱電公司訊:

          車牌辨認技術(VehicleLicensePlateRecognition,VLPR)是指能夠檢測到道路路面高速行駛的車輛并自動提取車輛牌照的信息(含漢字字符、英文字母、阿拉伯數字及號牌顏色)進行處理的技術。車牌辨認技術是現代智能交通系統重要組成部分,其應用十分廣泛。

          車牌辨認系統選購

          要讓車牌辨識系統真正做到小兵立大功,工程商們還需要把握以下二大準則。

          一、重視穩定度

          隨著產品算法與業者的技術提升,筆者認為,整合早就不是重要的話題,現階段最需要注重的重點反而是“穩定度”。穩定度的定義是:在一個既定的車速范圍內,不會讓必須達到的準確度,因外在環境影響而產生過大的誤差。

          例如一個車牌系統在白天有90%以上的準確度,到了傍晚就降到80%,夜間又降到70%,這種不穩定的系統,比起全天候平均擁有70%準確度的車牌辨識系統更難于整合。因為使用者會認為,既然白天的辨識率有90%,那全天候的準確率都要達到90%才合理,這樣的規格還不包括奇怪的環境干擾(暴雨襲擊、冰雹、濃霧區段等),與架設環境限制(高度限制、風大搖晃限制、不容易遭受人為破壞等)。

          二、確實實測

          幾乎每家都宣稱擁有高辨識率,但為了避免事后因為雙方對產品認知有差異,而將運作不良的責任互相推托,用戶在采購車牌辨識系統時,不妨要求實地測試,而且測試時間最好超過兩個禮拜,比較能判斷辨識結果是否“言過其實”。因為臺灣是一個多變的環境,兩個禮拜應該可以對于場域可能影響辨識率的情形,大約把握了八成,假如只是測一天、甚至幾個小時,是無法了解的。

          另外,車牌辨識既然是“系統”,當中軟硬件架構的好壞,當然會影響“呈現的結果”。至于什么樣的軟件跟硬件,適合什么樣的環境,這就必須因環境而異,因為分歧的應用環境,對于辨識率的要求未必相同,而這就必須靠經驗累積。

          盡管市場上有林林總總的車牌辨識系統,用對產品與架構,可以省去很多的冤枉錢跟時間,但更重要的是,工程商與系統整合商需要多方配合及了解,而不是一味的只看重某廠牌比較好、比較廉價,凡事貨比三家不吃虧。

          此外,車牌辨識系統能否發揮最大效用,除了軟件技術之外,與攝影機及現場施工能力,也有很大的關系。使用者可要求廠商至現場勘查后,提出建置規劃方案,先評估應該架設的地點、攝影機架設角度、是否需要架設輔助光源等,再提出報價,藉由這些動作,除了得以事先評估業者的能力,用戶本身也可以達到產品學習及教育練習,日后經管時,會更清楚知道該產品的使用限制及相關因應措施。

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