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車牌識別技術(shù)未來發(fā)展趨勢

隨著智能視覺技術(shù)的進(jìn)步,現(xiàn)在的停車場管理已經(jīng)漸漸被車牌識別模式取代了刷卡模式,車牌識別模式由于其通行速度快、管理簡單等特點也被越來越廣泛的應(yīng)用。
過去2年,車牌識別技術(shù)在獲得廣泛應(yīng)用的同時也被廣泛詬病,存在著局限性,比如:夜間效果不如白天,雨雪天氣識別率下降,除了普通藍(lán)黃牌以外的軍警、港澳進(jìn)出大陸等多樣類車牌識別效果不佳等等,這些是該技術(shù)當(dāng)前的瓶頸所在,本文將以多樣車牌為例介紹車牌識別技術(shù)的最新進(jìn)展。據(jù)行業(yè)專家介紹,雙層黃牌、雙層武警車牌、單層武警車牌、武警總隊車牌、雙層軍車車牌牌、單層軍牌、大使館車牌、領(lǐng)事館車牌、民航車牌、港澳進(jìn)出大陸車牌等多樣車牌的識別受其車牌類型的特殊性影響,在識別技術(shù)上有一定難點,主要體現(xiàn)在:
(1)車牌底色不同,有著藍(lán)底、黃底、白底、黑底、綠底五種顏色;
(2)車牌樣式不同,有著單層,雙層之分;
(3)不同區(qū)域有著不同代表的漢字和字母,如成都——川A*****;
(4)不同的英文字母和漢字組成車牌后五位數(shù);
(5)需要識別以上4個條件組成N種在不同形態(tài)、不同環(huán)境下所呈現(xiàn)的車牌。 由此可見,車牌格式不確定,車牌與字符顏色不確定,字符風(fēng)格不確定,車牌樣本缺乏等原因,都制約著多樣車牌識別率的提升。
 
面對多樣車牌各研發(fā)廠商所用的識別算法有所不同,識別效果也有著一定程度的差別。對于常見的藍(lán)牌和單層黃牌大家的識別率沒有太大差異,但是對于軍牌,警牌,領(lǐng)事館等多樣車牌的識別難度較大,行業(yè)里雖然也有號稱“識別率高的”,但還沒有誰家車牌識別攝像機能做到同藍(lán)牌一樣的識別效果。
像?、大華、置芯原動等廠商都沒有完全解決多樣車牌的問題,識別率比宣稱的要差很多,就算市場占有率最高的火眼臻睛,多樣車牌一直是硬傷,個別類別的識別率甚至低于50%。據(jù)深圳地區(qū)的廠商介紹,臻識號稱要改善已有一年多,但直到8月份才發(fā)出一個正式版本。
筆者因此專門了解了火眼臻睛的近況,獲悉他們確實在8月份發(fā)布了2.0版,宣稱軍警等多樣車牌的識別率已接近普通民用車牌,達(dá)到了99.6%以上。那實際效果如何呢?筆者走訪了行業(yè)內(nèi)幾家知名公司,并到幾個現(xiàn)場進(jìn)行了實地觀察,發(fā)現(xiàn)確實改善很大,雖然沒有統(tǒng)計識別率,但就以直觀而言,跟民用車牌沒有差別了。
在行業(yè)中率先突破,怎么做到的呢?臻識科技官方是這樣解釋的:“依靠車牌識別一體機在市場廣泛布局的優(yōu)勢,獲取了大量不同場景下光照,成像等條件,利用3D模型,生成了大量接近真實的多樣車牌樣本,同時利用深度學(xué)習(xí)具有大容量,廣泛適應(yīng)性的特點,結(jié)合其在嵌入式設(shè)備長期積累下的代碼強化優(yōu)勢,開發(fā)出了基于雙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行的車牌類型深度識別模型,一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同場景下自動區(qū)分車牌類型,并指導(dǎo)另一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對車牌號的進(jìn)行識別,同時降低模型參數(shù)數(shù)量10倍以上,提升識別速度2倍以上。經(jīng)歷數(shù)以萬計的采集演練,以確保識別結(jié)果的趨于精準(zhǔn)性,最終達(dá)到綜合識別率99.6%” 。有點深奧,不理解沒關(guān)系,產(chǎn)品都是以效果說話。
多樣車牌識別技術(shù)的突破對于行業(yè)來說,應(yīng)該是一次質(zhì)的飛躍,行業(yè)領(lǐng)頭羊都花了一年多才解決。當(dāng)然,是否已經(jīng)完全解決,需要2-3個月更廣泛的市場驗證。
期待車牌識別技術(shù)突破更多的難點,對停車生態(tài)圈產(chǎn)生實質(zhì)而深遠(yuǎn)的影響。

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