关于车牌识别系统和停车场系统的实战选购

车牌识别是利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色自动识别的模式识别技术。技术的核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分。
车牌识别系统选购
　　　　要让车牌识别系统真正做到小兵立大功，工程商们还需要掌握以下二大准则。
　　　　一、重视稳定度
　　　　随着产品算法与业者的技术提升，笔者认为，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％准确度的车牌识别系统更难于整合。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(暴雨袭击、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)。
　　　　二、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，用户在采购车牌识别系统时，不妨要求实地测试，而且测试时间*好超过两个礼拜，比较能判断识别结果是否“言过其实”。因为武汉是一个天气多变的环境，两个礼拜应该可以对于场域可能影响识别率的情形，大约掌握了八成，如果只是测一天、甚至几个小时，是无法了解的。
　　　　另外，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。
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