随着城市交通的快速发展,车牌识别系统除了在日常停车场管理中起到至关作用,在交通管理、公安安防等领域也得到了广泛应用。车牌识别系统主要采用了计算机图像识别技术,通过扫描图片或视频就可以抓取车牌信息。
车牌识别系统主要包括图像采集、预处理、特征提取和分类识别四个部分。其中,深度学习技术的应用已经成为车牌识别系统的主流。深度学习技术通过神经网络对车牌图像进行自动特征提取和分类,大大提高了识别准确率和鲁棒性。此外,车牌识别系统还涉及到车牌颜色、字体、大小等信息的识别。目前,国内外研究机构和企业都在不断进行技术创新和研发,推动着车牌识别系统不断前发展。
车牌识别系统在未来的整个智慧交通领域发展中将继续得到广泛应用,其中智慧出行领域应用车牌识别系统在车辆道路行驶中实施违章监控,而智慧停车领域则采用车牌识别系统在车辆停放过程中采集车辆信息。随着技术的不断创新和发展,车牌识别系统的识别准确率和鲁棒性将不断提高,为城市交通管理和公安安防等领域提供更加、准确的服务。
传统车牌识别模式通常采用基于特征的模式。这种模式的特点是通过预处理和特征提取的方式,获取车牌图像中的特征信息,再通过分类器对这些特征进行判定。传统模式需要人工设计特征提取器和分类器,因此识别准确率和鲁棒性受到很大的限制。传统模式的优点是运算速度较快,计算量相对较小。
一个完好的道闸体系由减速器、电机、传动(或液压)、平衡设备、底盘、制动支架、制动杆等组成。由于道闸体系运用的场所比较特殊,大都都是在室外的。因而,在挑选道闸体系的时候,一般需要注意一下几点:
1.防砸车、砸人功能;
2.识别率是否高;
3.闸杆漂亮易见;
4.内部力矩结构防锈;
5.是否是智能道闸体系;
6.外壳坚固,防水防锈;
7.停电等紧急情况 方便手工操作。
道闸是路边停车场常见的一种挡车设备,很多时候也叫挡车器。如今道闸的种类越来越多,比如按闸杆结构可以分为直杆道闸、伸缩杆道闸、曲杆道闸和栅栏道闸,按升降速度可以分为慢速道闸、中速道闸和快速道闸,按安装方向可分为左向道闸、右向道闸和双向道闸等。
在传统停车场中,需要人工查验车辆的车牌信息并核对是否已缴纳停车费用,占用了大量的时间,容易导致车辆拥堵和管理不当的情况。而智能道闸通过车牌识别技术,可自动识别进出车辆的车牌信息并与相应的停车费用做出匹配,加快车辆通行速度,大大减缓车辆拥堵的发生。同时,此技术还可避免因为工作人员因疲劳或失误,误识别或漏识车牌信息等问题的发生,为用户提供更加安全、精 确、便捷的通行服务。
传统停车场的管理模式主要依靠人工收费和监控,存在着人工管理不善、监管难度大等问题。而智能道闸通过安装智能管理系统,实现了监控和管理的网络化、自动化、智能化,做到了实时监控、过闸识别、信息交互等多个方面的可视化,使得停车场的管理变得更加、安全、稳定。通过运用云计算、大数据等技术,实现停车场的数据收集、储存、分析与查询等操作,实现对停车场的管控,停车场的规范化、安全化、智能化。
智能道闸技术的应用提高了停车场经营效益和管理水平,优化了用户体验,为城市化进程带来了便利,成为停车场行业的“黑马”。当然,随着社会的不断发展,智能道闸技术还面临一系列问题,例如信息安全、应用场景适配等方面的挑战,因此停车场管理者需要逐步完善智能道闸技术的应用,使之更好地服务于用户、满足市场需求。