车牌识别既然是“系统”,当中软硬件架构的好坏,当然会影响“呈现的结果”。至于什么样的软件跟硬件,适合什么样的环境,这就必须因环境而异,因为不同的应用环境,对于辨识率的要求未必相同,而这就必须靠经验累积。
尽管市场上有林林总总的车牌识别系统,用对产品与架构,可以省去很多的冤枉钱跟时间,但更重要的是,工程商与系统整合商需要多方配合及了解,而不是一味的只看重某厂牌比较好、比较便宜,凡事货比三家不吃亏。
此外,车牌识别系统能否发挥效用,除了软件技术之外,与摄影机及现场施工能力,也有很大的关系。使用者可要求厂商至现场勘查后,提出建置规划方案,先评估应该架设的地点、摄影机架设角度、是否需要架设光源等,再提出报价,藉由这些动作,除了得以事先评估业者的能力,用户本身也可以达到产品学习及教育训练,日后管理时,会更清楚知道该产品的使用限制及相关因应措施。
重视稳定度
随着产品算法与业者的技术提升,整合早就不是重要的话题,现阶段需要注意的重点反而是“稳定度”。稳定度的定义是:在一个既定的车速范围内,不会让必须达到的准确度,因外在环境影响而产生过大的误差。
例如一个车牌系统在白天有90%以上的准确度,到了傍晚就降到80%,夜间又降到70%,这种不稳定的系统,比起全天候平均拥有70%准确度的车牌辨识系统更难于整合。因为使用者会认为,既然白天的辨识率有90%,那全天候的准确率都要达到90%才合理,这样的规格还不包括奇怪的环境干扰(暴雨、冰雹、浓雾区段等),与架设环境限制(高度限制、风大摇晃限制、不容易遭受人为破坏等)。
确实实测
几乎每家都宣称拥有高识别率,但为了避免事后因为双方对产品认知有差异,而将运作不良的责任互相推托,用户在采购车牌辨识系统时,不妨要求实地测试,而且测试时间超过两个礼拜,比较能判断辨识结果是否“言过其实”。因为多变的环境,两个礼拜应该可以对于场域可能影响辨识率的情形,大约掌握了八成,如果只是测、甚至几个小时,是无法了解的。
车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来,通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术,识别车辆牌号,目前的技术水平为字母和数字的识别率可达到96%,汉字的识别率可达到99%。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用,电子收费(ETC)系统中,也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。车牌识别技术结合电子不停车收费系统(ETC)识别车辆,过往车辆通过道口时无须停车,即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。
随着互联网的不断发展,一些功能也逐渐融入到人们生活当中,人们日常生活中的支付手段也从现金逐渐转为电子支付,作为主流的电子支付手段——微信支付,也渐渐受到人们的认可。现在很多领域都可以用微信支付,对于缴费功能,微信支付似乎成为其中一项标准的功能,停车场的也是一样,不管从停车场系统管理还是车主停车缴费上来说都发挥着重要的作用,对于别的支付手段,微信支付或者许是停车场收费系统实现停车系统的佳方式。
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