現(xiàn)有的智能停車場中，短車道和近間隔跟車引起的車牌漏識(shí)別現(xiàn)象多如牛毛。凡是來說車牌識(shí)別功效節(jié)制著道閘的開合，一旦呈現(xiàn)車牌漏識(shí)別，往往會(huì)造成停車場車道被擠占，進(jìn)出車輛滯留，甚至大概導(dǎo)致場內(nèi)交際通擁堵。

停車場車道過短，會(huì)導(dǎo)致車輛拐彎進(jìn)入后車牌間隔相機(jī)太近

兩車相隨進(jìn)入停車場，跟車車牌被前車否決

為了制止上述環(huán)境的產(chǎn)生，火眼臻睛2.0車牌識(shí)別一體相機(jī)（以下簡稱火眼2.0）提出了車牌近間隔識(shí)別辦理方案。它可以或許有效辦理停車場短車道車牌漏識(shí)別以及跟車漏識(shí)此外問題。

短車道及跟車狀態(tài)下車牌漏識(shí)別原因：

為了可以或許更好的敘述火眼2.0車牌近間隔識(shí)此外內(nèi)容。我們首先來設(shè)想一個(gè)問題：既然是計(jì)較機(jī)視覺識(shí)別，是不是車牌在收羅畫面中占用的像素寬度越大，識(shí)別相機(jī)就越容易對車牌舉辦識(shí)別呢？事實(shí)并非如此。

對付一般的長車道，來車從車輛達(dá)到觸發(fā)檢測直到車牌信息被正確識(shí)此外進(jìn)程中。車牌所占用的像素寬度，與整個(gè)收羅畫面臨比，所占的比例照舊很小的。我們把相性可以或許識(shí)此外車牌像素寬度范疇稱為相機(jī)可識(shí)別寬度（后文簡稱可識(shí)別像素寬度）。

遠(yuǎn)間隔條件下，車牌在畫面中的像素寬度較小

因此車牌間隔相機(jī)的位置越近，在畫面中所占用的像素寬度就越大。當(dāng)車牌的像素寬度在圖像中過大時(shí)（好比高出了一半的圖像寬度），就會(huì)增加相機(jī)定位車牌的難度，從而導(dǎo)致車牌誤識(shí)別和漏識(shí)別。這樣很好的表明白，為何大車牌在短車道在短車道條件下，漏識(shí)別和誤識(shí)別現(xiàn)象尤為突出。

近間隔條件下，車牌在畫面中高出一半像素寬度

跟車漏識(shí)此外道理同上。進(jìn)入監(jiān)控畫面后，跟車的車牌被前車車體遮擋，九江服務(wù)器 東莞服務(wù)器，相機(jī)只能檢測到前車車牌，而當(dāng)跟車駛近，相機(jī)可以檢測到跟車車牌的時(shí)候，車牌的像素寬度，已經(jīng)高出了相機(jī)的可識(shí)別像素寬度，自然無法正知識(shí)別車牌。

火眼2.0近間隔識(shí)別道理：

火眼2.0正是擁有著優(yōu)異的相機(jī)可識(shí)別寬度，出格在大車牌近間隔識(shí)別方面，從400像素寬度級(jí)別晉升到600像素寬度級(jí)別。已往需要在5米外才氣舉辦識(shí)此外車牌，火眼2.0只需在1米的間隔就能輕松搞定。更為重要的是，火眼回收自研的檢測算法和大局限神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度算法，可以或許有效濾除畫面中無關(guān)物體的滋擾，精確定位車牌，并對其舉辦精準(zhǔn)識(shí)別，切實(shí)保障了近間隔識(shí)此外速度和精確率。

近間隔識(shí)別應(yīng)用場景：

舉例來說，一段很短的停車場車道，來車在從公路上駛?cè)霑r(shí)，車牌在圖像中顯示出很大的像素寬度，火眼2.0依舊可以或許迅速識(shí)別出車牌功效后，發(fā)送給打點(diǎn)系統(tǒng)，受控道閘自動(dòng)抬起放行車輛，實(shí)現(xiàn)了來車不斷車進(jìn)入停車場。

火眼2.0短車道識(shí)別示意圖

近間隔識(shí)別團(tuán)結(jié)大角度識(shí)別成果，還能辦理跟車漏識(shí)別問題。用戶只需要增加架設(shè)高度，相機(jī)就能實(shí)時(shí)發(fā)明跟車并檢測識(shí)別車牌。固然增加相機(jī)的架設(shè)高度，會(huì)低落相機(jī)的視域范疇，導(dǎo)致車牌像素面積以及識(shí)別角度的增加，可是依托強(qiáng)悍的近間隔識(shí)別和大角度識(shí)別本領(lǐng)，跟車漏識(shí)別問題也就迎刃而解了。

火眼2.0跟車識(shí)別示意圖