1. 程式人生 > >選擇車牌識別系統的兩大參考原則

選擇車牌識別系統的兩大參考原則

mage ext 判斷 學習 測試 需要 sha 此外 超過

重視穩定度

隨著產品算法與業者的技術提升,整合早就不是重要的話題,現階段最需要註意的重點反而是“穩定度”。穩定度的定義是:在一個既定的車速範圍內,不會讓必須達到的準確度,因外在環境影響而產生過大的誤差。

例如一個車牌系統在白天有90%以上的準確度,到了傍晚就降到80%,夜間又降到70%,這種不穩定的系統,比起全天候平均擁有70%準確度的車牌辨識系統更難於整合。因為使用者會認為,既然白天的辨識率有90%,那全天候的準確率都要達到90%才合理,這樣的規格還不包括奇怪的環境幹擾(暴雨襲擊、冰雹、濃霧區段等),與架設環境限制(高度限制、風大搖晃限制、不容易遭受人為破壞等)。

技術分享圖片

確實實測

幾乎每家都宣稱擁有高辨識率,但為了避免事後因為雙方對產品認知有差異,而將運作不良的責任互相推托,用戶在采購車牌辨識系統時,不妨要求實地測試,而且測試時間最好超過兩個禮拜,比較能判斷辨識結果是否“言過其實”。因為臺灣是一個多變的環境,兩個禮拜應該可以對於場域可能影響辨識率的情形,大約掌握了八成,如果只是測一天、甚至幾個小時,是無法了解的。

另外,車牌辨識既然是“系統”,當中軟硬件架構的好壞,當然會影響“呈現的結果”。至於什麽樣的軟件跟硬件,適合什麽樣的環境,這就必須因環境而異,因為不同的應用環境,對於辨識率的要求未必相同,而這就必須靠經驗累積。

盡管市場上有林林總總的車牌辨識系統,用對產品與架構,可以省去很多的冤枉錢跟時間,但更重要的是,工程商與系統整合商需要多方配合及了解,而不是一味的只看重某廠牌比較好、比較便宜,凡事貨比三家不吃虧。

此外,車牌辨識系統能否發揮最大效用,除了軟件技術之外,與攝影機及現場施工能力,也有很大的關系。使用者可要求廠商至現場勘查後,提出建置規劃方案,先評估應該架設的地點、攝影機架設角度、是否需要架設輔助光源等,再提出報價,藉由這些動作,除了得以事先評估業者的能力,用戶本身也可以達到產品學習及教育訓練,日後管理時,會更清楚知道該產品的使用限制及相關因應措施。

選擇車牌識別系統的兩大參考原則