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小区车牌识别_大通区车牌识别系统

更新时间:2023-03-16 11:06:43 信息编号:126179589
小区车牌识别_大通区车牌识别系统
1800≥ 1台
  • 1800.00 元

  • 全套设备

  • 蓝帝

  • 车牌识别系统,车牌识别,蓝牙起落杆,道闸

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详情介绍

商品别名
蓝牙系统,小区道闸,车牌识别一体机,道闸厂家
面向地区
类型
全套设备
品牌
蓝帝

小区车牌识别_大通区车牌识别系统

随着城镇化加速和人民生活水平的提高,小车加速普及,大通区车牌识别,车位一位难求成为常态,停车场管理也面临全新难题:不仅大型商业停车场面临快速进场和收费难问题,普通小区也面临越来越多的临时车辆,也需要对临时车辆进行收费管理,以提高利用效率。作为迎来送往的停车场扮演着更加重要的窗口角色。目前市面上停车场管理有传统型的吐票、吐卡系统、近年车牌识别系统却异军突起,这主要是因为吐票、吐卡停车场存在如下问题:

1.进出场效率低下:固定车要读卡,临时车要取票、取卡,效率低下;

2.临时车收费存在极多人为因素导致大量钱款流失,流失率达15%-50%;

3.管理难度大,只要卡票损坏或丢失,交替使用,投入力去弥补收费洞,但又收效甚微。耗材投入大、维护量大;

4.不便捷,不人性化,遇雨天或者车没有停到位都非常不方便,要是遇到滑坡将导致严重安全隐患;

5.管理不上档次,出入口车牌识别摄像机,用户体验差,形象不好,作为迎来送往的停车场没有扮演着正面的窗口角色。




车牌识别道闸系统车牌识别的优点“车牌识别”无疑是智能化程度高,使用方便的停车场管理技术。1)对固定车管理而言,“车牌识别”有以下优点:?解决“卡管理”时,一卡多车的情况;?解决“卡管理”时,卡未携带的情况;?解决“卡管理”时,免费车牌识别软件,卡丢失带来的换卡,补卡的工作;?解决“卡管理”时,卡损坏带来的换卡,补卡的工作;?解决“卡管理”时,卡安装摆放位置的沟通工作;?其他源于卡的问题??2)对临时车管理而言,“车牌识别”有以下优点:?解决“卡管理”时,收费人员眛钱的现象;?将收费人员从人工发卡的工作中解放出来,只需负责收钱——即便是配入口发卡机,也往往需要有人帮忙在“入口发卡机”和“临时车”之间传递“临时卡”,往往偏离了“节省人力资源的初始目的”。因为临时车的停车距离往往离发卡机比较远,这是人们害怕撞到发卡机和道闸的下意识正常反映;?解决“卡管理”时,有的临时车辆混出停车场,管理方损失临时卡和停车费的情况;?解决有个别的固定车在入场的时候恶意取走临时卡,造成临时卡不断流失的情况;?解决入口发卡机卡容量有限的问题;?其他源于卡的问题??停车场收费系统具备对临时车辆进行收费管理和对长期用户进行认证管理的功能。整套系统包括出入出口控制显示一体机、入出口高清摄像机、道闸、管理中心、车牌高清识别仪等组件构成。?入出口控制显示一体机,控制开关闸,播报语音及显示车辆出入场信息,停车时长及缴费信息等。?车牌高清识别仪,车牌运算核心部件。?摄像机,为进出车场提供高清视频及抓拍图片。?道闸用于从物理上阻拦车辆,控制车辆进出。?地感用于检测车辆,实现“一车一卡”功能。?防砸地感用于检测车辆,实现道闸防砸功能。?管理中心,用于管理及存储图片记录等。入出口控制一体机与电脑之间采用RS485通讯方式,在保障数据传输速度和安全性的基础上,的方便了设备安装布线,同时各部件均为模块化设计,某一设备的变动不会影响到其他设备的正常工作。
车牌识别系统出发方式
    有两种触发方式,一种是外设触发,另一种是视频触发。
    外设触发工作方式是指采用线圈、红外或其他检测器检测车辆通过信号,车牌识别系统接受到车辆触发信号后,采集车辆图像,自动识别车牌,以及进行后续处理。该方法的优点是触发率高,性能稳定;缺点是需要切割地面铺设线圈,施工量大。
    视频触发方式是指车牌识别系统采用动态运动目标序列图像分析处理技术,实时检测车道上车辆移动状况,发现车辆通过时 捕捉车辆图像,识别车牌照,并进行后续处理。视频触发方式不需借助线圈、红外或其他硬件车辆检测器。该方法的优点是施工方便,不需要切割地面铺设线圈,也 不需要安装车检器等零部件,但其缺点也十分显著,由于算法的极限,该方案的触发率与识别率较之外设触发都要低很多。
    从技术上评价一个车牌识别系统,有两个指标,即识别率、识别速度。当然,前提是系统要能够稳定可靠的运行。
识别率
    一个车牌识别系统是否实用,重要的指标是识别率。国际交通技术作过的识别率指标论述,要求是24小时全天候全牌正确识别率85%~95%。
    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环境中,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。
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