車牌識別系統(tǒng)

為了測試一個車牌識別系統(tǒng)識別率，需要將該系統(tǒng)安裝在一個實際應用環(huán)境中，全天候運行24小時以上，采集至少1000輛自然車流通行時的車牌照進行識別，并且需要將圖像和識別結(jié)果存儲下來，以便調(diào)取查看。然后，還需要得到實際通過的車輛圖像以及正確的人工識別結(jié)果。之后便可以統(tǒng)計出以下識別率：

　　1、自然交通流量的識別率=全牌正確識別總數(shù)/實際通過的車輛總數(shù)

　　2、可識別車牌照的百分率=人工正確讀取的車牌照總數(shù)/實際通過的車輛總數(shù)

　　3、可識別全牌正確識別率=全牌正確識別的車牌照總數(shù)/人工讀取的車牌照總數(shù)這三個指標決定了車牌識別系統(tǒng)的識別率，諸如可信度、誤識率等都是車牌識別過程中的中間結(jié)果。

識別速度

　　識別速度決定了一個車牌識別系統(tǒng)是否能夠滿足實時實際應用的要求。一個識別率很高的系統(tǒng)，如果需要幾秒鐘，甚至幾分鐘才能識別出結(jié)果，那么這個系統(tǒng)就會因為滿足不了實際應用中的實時要求而毫無實用意義。例如，在高速公路收費中車牌識別應用的作用之一是減少通行時間，速度是這一類應用里減少通行時間、避免車道堵車的有力保障。

　　國際交通技術(shù)提出的識別速度是1秒以內(nèi)，越快越好。利普視覺的車牌識別系統(tǒng)在實際應用中識別速度達到平均200毫秒。

無人停車場

圖像增強，噪音減弱后，我們準備開始選取一些脊。雖然，在原始灰階圖像中，其強度是不同的而按一定的梯度分布，但它們真實的信息被簡單化為二元：脊及其相對的背景。二元操作使一個灰階圖像變成二元圖像，圖像在強度層次上從原始的256色（8-bits）降為2色（1-bits）。圖像二元化后，隨后的處理就會比較容易。二元化的困難在于，并不是所有的指紋圖像有相同的閥值，所以一般不采取從單純的強度入手，而且單一的圖像的對照物是變化的，比如，手在中心地帶按的比較緊。因此一個叫“局部自適應的閥值（locally adaptive thresholding）”的方法被用來決

車輛識別廠家

與傳統(tǒng)的手持測溫儀相比，這套智能人臉識別測溫門禁采用硬件平臺，搭載工業(yè)級雙目攝像頭和人臉識別技術(shù)，以及紅外熱成像模塊，支持人體溫度檢測、溫度顯示。 

對于其支持、指紋儀等多種外設擴展，將來可實現(xiàn)“社區(qū)電子出入證 人臉識別門禁 無接觸自動體溫測量 實時預警記錄上報”等“一站式社區(qū)無接觸智能管理”，利于運用信息化技術(shù)助推社區(qū)基層治理水平提升。

質(zhì)保期：2年