车牌识别技术为产业革命带来更多的发展方向佳顺智能

2022-12-07 20:54

车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一,应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础,对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析,得到每一辆汽车唯一的车牌号码,从而完成识别过程。

佳顺智能车牌识别道闸


  当前,车牌识别技术已经广泛应用于停车管理、称重系统、静态交通车辆管理、公路治超、公路稽查、车辆调度、车辆检测等各种场合,对于维护交通安全和城市治安,防止交通堵塞,实现交通自动化管理有着现实的意义。


        随着车牌识别技术应用场景逐渐细分,智慧停车场、智慧车服、智慧工地、智慧加油站等各大落地场景都对车牌识别技术有各自的场景特定需求,智能车牌识别相机也在不断发展以适应市场变化。车牌识别技术是伴随人工智能技术的成熟而发展的,是从OCR识别中独立出来的一个分支。


      上世纪90年年代末因交通管理的需求而开始商用,但受限于算法本身的能力,摄像机的成像水平低,效果不佳,所以只取得了少量的应用。早期的车牌识别技术,有两个主要特点:一是基于传统算法,二是基于PC端的软性算法,应用受到了这两者的限制。


  2006年后,随着机器学习特别是深度学习和前端嵌入式算法部署技术的兴起与技术成熟,以及芯片算力的大幅度提升,芯片成本的大幅度降低,产品的主流形态由软识别变成了车牌识别一体化摄像机,车牌识别技术和应用都取得了极大进步,特别是最近5年,车牌识别已进入全面商用时代。


  2006年~2014年,车牌识别主要是应用在动态交通上,包括电子警察、公路卡口和高速公路,2014年后在静态交通上面也迎来了大爆发,包括停车场、路内停车等场景。


  而到了2018年,车牌识别技术落地的场景不断细分,出现了智慧工地、智慧加油站、无人值守地磅等复杂场景,这些场景不仅对车牌识别一体机的性能要求更高,也有独特的个性功能需求,可以预见,未来场景专用车牌识别一体机将会成为车牌识别技术发展趋势。


  当前的车牌识别技术,主要有4个特点:一是前端嵌入式一体化,二是算法基本都是基于深度学习架构;三是前端设备除算法外,还集成了很多原来需要配套设备实现的功能,四是绝大部分采用的都是海思芯片。


  虽然车牌识别技术这些年取得了飞速的进步,但还未达到普适化通用的程度,要让车牌识别一体机发挥最大的作用,各个应用场景的产品还是使用专用的车牌识别相机效果较好。比如高速公路的放在停车场就明显不太适应,停车场的用在加油站、工地等场景也表现差强人意。


  现如今车牌识别技术在应用方面已开始由交通领域走向了非交通领域,比如4S店、汽修店、汽车美容店、加油站、地磅、充电桩、工地等领域,这些复杂场景的识别特点、需要集成的应用功能与交通场景存在极大的不同,所以现有的许多适用于动态交通或者静态交通的车牌识别产品,在这些更加细分的复杂场景中使用存在诸多痛点。


  正是在这样的背景下,成都睿瞳科技推出了旗下视觉AI品牌深睛,专注于非交通领域的车牌识别技术,目前已针对智慧车服、智慧工地、智慧加油站、充电桩、地磅等场景推出了各个复杂场景专用的车牌识别一体机,设计了许多具备亮点的特色功能,如智慧加油站的防爆车牌识别一体机。


  可以预见,未来越来越多的细分场景都必须要使用场景专用智能车牌识别一体机,才能让车牌识别技术为产业革命带来更多的发展方向,帮助企业实现大数据管理,从而完成行业改革进步。

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停车产业中的车牌识别、车型识别技术

  车牌识别技术是基于图像分割和图像识别理论,对含有车辆号牌的图像进行分析处理,从而确定牌照在图像中的位置,并进一步提取和识别出文本字符。识别步骤概括为:图像采集、图像处理、车牌定位、字符分割、字符识别


  图像分析车型识别技术是如今最常用的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),这是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现。基于CNN的视频结构化算法是一种视频内容信息提取的技术,通过时空分割、特征提取、目标识别等技术手段,实现对视频图像内容的文本结构化解析。


  从数据处理的流程看,视频结构化技术能够将监控视频转化为人和机器可理解的语义化信息。通过这种将视频图像进行结构化分析的手段,可以高效准确地对场景中的车辆进行检出识别,实现将其与环境背景分离。这样,通过对摄像机拍摄画面的结构化分析,就能得到前方场景中的目标数量、对应的目标位置信息及其它可用数据。通过人工智能分析,可将场景中的车辆进行检出并对其进行特征提取,在白天光照正常、夜间补光正常的情况下,车辆识别模块就能够对车辆的类型、品牌型号年款、车牌信息、车身颜色、车窗标识物、违法驾驶行为等进行准确识别。


  视频识别技术使汽车在不做任何改动的情况下,就能实现汽车“身份”的自动登记及验证,目前这项技术已经应用于公路收费、停车管理、称重系统、交通诱导、交通执法、公路稽查、车辆调度、车辆检测等各种场合。下面列举了两种应用场景:


  车辆出入管理

  车辆出入管理应用,是指将车牌识别设备安装于出入口,记录车辆的牌照号码、出入时间,并与自动门、栏杆机的控制设备结合,实现车辆的自动管理。


  应用于停车场可以实现自动计时收费,也可以自动计算可用车位数量并给出提示,实现停车收费自动管理节省人力、提高效率;应用于智能小区可以自动判别驶入车辆是否属于本小区,对非内部车辆实现自动计时收费。此外,在一些单位该应用还可以同车辆调度系统相结合,自动地、客观地记录本单位车辆的出车情况,实现不停车、免取卡,有效提高车辆出入通行效率。


  自动放行

  自动放行应用,主要体现在将指定的牌照信息输入系统,系统自动地识读经过车辆的牌照并查询内部数据库。对于需要自动放行的车辆系统驱动电子门或栏杆机让其通过。而对于其它车辆,系统将会给出警示,由值勤人员进行人工处理。可用于特殊单位(如军事管理区、保密单位、重点保护单位等)、路桥收费卡口、高级住宅区等场景。


  未来停车产业的三大爆发点


  未来,随着技术的更新迭代,全局快门、生态双帧融合、区块链等技术将为停车行业带来新的爆发点。


  全局快门

  全局快门(Global Shutter)通过整幅场景在同一时间曝光实现的:Sensor所有像素点同时收集光线,同时曝光,即在曝光开始时,Sensor开始收集光线;在曝光结束的时候,光线收集电路被切断。然后Sensor值读出即为一幅照片,所有像元同时曝光。


  随着国家和地方政府对停车场资源愈发重视,公安部门也开始对停车场出入口过车数据提出了新要求。从公安角度来看,道路上车辆的过车记录以及车内人员数据都被不断升级的卡口电警所捕获,因此公安部门基于动态交通的人和车管控已接近极致。但是在业务处理过程中,公安发现车辆落脚点的数据缺失,对整体技防体系建设不能形成闭环。同时由于末端车辆的车牌数据和人脸数据无法及时获取,也间接拉长了整体业务处理流程。


  传统道路上为了满足公安部门采集车内人脸,现有的技术必须配置爆闪灯。从成本上来讲, GS-CMOS技术成本远低于传统CCD,且用GS-CMOS技术能获得原CCD曝光的效果,同时用爆闪灯配合相机捕获车内人脸,有效满足公安技防对人员布控技术要求。


  环保补光:生态双帧融合

  采用先进图像融合技术,夜间使用红外爆闪灯可输出高质量全彩图像,有效解决夜间白光爆闪光污染。


  结合现有停车场现状来看,绝大多数存在光污染、无法捕获车内人员信息等问题、如何在没有光污染的前提下捕获车内人员成为当前公安部门迫切的需求。而生态双帧融合技术不但可以满足政府对车辆和车内人员的布控要求,还能为后续停车场生物支付技术落地做铺垫。


  区块链技术

  区块链技术将成为停车产业的又一爆发点,主要在于其具有两大优势:安全和低成本。


  安全:以前基于互联网技术做的电子发票,无论采取何种加密方法,都极容易被篡改。但区块链恰好具有防伪、防篡改特性。而区块链之所以防伪又防篡改,主要在于它的所有数据是链式账本——从生成、传送、储存到使用的全程中都会盖上时间“戳”,这种数据记录模式要想增加一个记录或减去一个记录,都必须获得该区块链50%以上参与记账节点的同意。所以用这种模式做的电子发票,就不可能伪造。也因此,区块链发票才是真正的电子发票。


  低成本:对于企业来说,一方面,原来的账务发票管理成本太高——要对账、要核定各种证明,如果把这些事务都放在区块链上,就省去了各个环节的成本,从而提高了企业效率。当下采用区块链电子发票,可以省去自建或者委托第三方搭建电子发票服务平台需要消耗的人力、物力和财力,大大减少企业管理成本。


深圳市佳顺智能科技发展有限公司是集研发、设计、生产、销售、服务于一体的高新技术企业,也是停车场设备提供商,级车牌识别道闸在高速公路市场占有率达75%以上,同时也广泛应用于各大机场、高校、物流园、海关港口等场所。


深圳佳顺智能服务停车场企业给停车用户提供更强大的技术支持,更好用的设备,更精准的算法,更严谨的流程,更可靠的售后。


  在国家政策的扶持下,智慧停车产业“蓝海”市场已经形成,以人工智能技术为代表的新兴技术也得到了广泛的落地。在汽车电子标识成为智慧停车管理的有效手段、车牌识别技术让停车产业更为“智慧”的同时,哪些新技术的出现,又将掀起停车产业的又一次变革呢?我们值得期待!



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