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车牌识别系统性能判断关键指标
浏览: 发布日期:2017-11-08

  从技术上判断车牌识别系统性能好坏有三个指标,即识别率、识别速度和后台管理系统。当然,前提是系统要能够稳定可靠的运行。以下是三个指标的详细说明:
 

  1、识别率
 

  一个车牌识别系统是否实用,最重要的指标是识别率。国际交通技术作过专门的识别率指标论述,要求是24小时全天候全牌正确识别率85%~95%。信通的车牌识别系统在实际应用中已经达到了全牌正确识别率90%以上。
 

  为了测试一个车牌识别系统识别率,需要将该系统安装在一个实际应用中,全天候运行24小时以上,采集至少1000辆自然车流通行时的车牌照进行识别,并且需要将车辆牌照图像和识别结果存储下来,以便调取查看。然后,还需要得到实际通过的车辆图像以及正确的人工识别结果。之后便可以统计出以下识别率:
 

  1)自然交通流量的识别率=全牌正确识别总数实际通过的车辆总数;
 

  2)可识别车牌照的百分率=人工正确读取的车牌照总数实际通过的车辆总数;
 

  3)可识别全牌正确识别率=全牌正确识别的车牌照总数人工读取的车牌照总数这三个指标决定了车牌识别系统的识别率,诸如可信度、误识率等都是车牌识别过程中的中间结果。
 

  2、识别速度
 

  识别速度决定了一个车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。一个识别率很高的系统,如果需要几秒钟,甚至几分钟才能识别出结果,那么这个系统就会因为满足不了实际应用中的实时要求而毫无实用意义。例如,在高速公收费中车牌识别应用的作用之一是减少通行时间,速度是这一类应用里减少通行时间、避免车道堵车的有力保障。国际交通技术提出的识别速度是1秒以内,越快越好。
 

  3、后台管理体系
 

  一个车牌识别系统的后台管理体系,决定了这个车牌识别系统是否好用。必须清楚地认识到重要的一点是识别率达到100%是不可能的,因为车牌照污损、模糊、遮挡,或者天气也许很糟(下雪﹑冰雹﹑大雾等等)。
 

  后台管理体系的功能应该包括:
 

  1)识别结果和车辆图像数据的可靠存储,当多功能的系统操作使得网络出差错时能图像数据不会丢失,同时便于事后人工排查;
 

  2)有效的自动比对和查询技术,被识别的车牌照号码要同数据库中成千上万的车牌号码自动比对和提示报警,如果车牌照号码没有被正确读取时就要采用模糊查询技术才能得出相对最佳的比对结果;
 

  3)一个好的车牌识别系统对于联网运行,还需要提供实时通信、网络安全、远程、动态数据交互、数据库自动更新、硬件参数设置、系统故障诊断。
 

  车牌识别系统不光可以用在停车场等场所,还可以装在道上,还可以识别道上行驶的被盗车辆,当然这需要警方建立起一个被盗车辆数据库,再把这个数据库连 接到系统上来,一旦到被盗车辆可以第一时间通知警方,为警方的侦破工作提供帮助,这一系统在车辆安全防盗领域,也具有广阔的应用前景。基于它的作 用,以及现在各种停车场和交通领域存在的各种问题,比如随着城市人口的增加,车辆也必然会增加,那么带来的问题也会随之增加,而这些问题有的仅仅靠人力来 解决是不可能的,所以车牌自动识别系统被越来越普遍的使用,是与社会的发展和人们的生活需求息息相关的。

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