狄耐克推出“无人值守”智能停车管理方案

正"无人值守"智能停车管理方案是狄耐克推出的一款全自动的出入口解决方案,该方案集"智能硬件、管理软件、移动应用"于一体,以"无人值守、远程管理、移动支付"为核心优势,为车主及运营商们提供快速、便捷的停车、缴费服务。其方案亮点如下:(1)快速通行,无需停车。车辆进场时,狄耐克车牌识别一体机自动对车辆进行拍照,识别车辆的车牌号码、颜色,并记录入场时间,可实现不停车通行,预计每小时可以通行2400部车辆,相比传统的刷卡通行速度提高了3倍多;车辆到达出口时,狄耐克车牌识别一体机快速识别车牌号及车型,并通过检索数据库或数据存储,得出车辆信息,迅速做出     

基于图像处理的社区车牌检测系统

智能交通的出现缓解了现今严峻的交通问题,车牌检测作为其一重要环节,应用十分广泛。本文针对社区停车场问题提出基于图像处理的车牌检测系统设想。该设想对社区住户的车辆牌照进行自动检测,综合运用图像预处理、图像增强、车牌定位等技术提取车牌信息以识别该车辆是否为本社区车辆,防止住户私有车位被外部车辆占用,同时可以促进该地区停车场业的发展。     

立体高清车牌识别在停车场中的实际应用

我公司研发的立体高清车牌识别摄像机凝聚了车牌焦点曝光、立体车牌识别、车牌畸变校准等多项独创技术，有效地解决了环境适应性的难题。产品集网络视频、车辆抓拍、车牌识别、语音播放、智能控制于一体，配上道闸和中文显示屏，就可以组成完整的停车场管理系统，既可以管理固定用户车辆，也可以实现临时车辆收费。     

基于YOLOv5算法的目标检测与车牌识别系统

本文首先介绍了实时目标检测网络(YOLOv5Net)提取车辆图像相关特征并通过训练进行实时目标检测,接着阐述了车牌识别神经网络(LPRNet)对车牌进行实时识别,通过对实时目标检测网络提取的特征进行分析,利用与视觉任务强相关的测试样本集对目标检测模型与车牌识别模型进行测试。实验结果表明,当测试样本场景与视觉任务相关度越高,且样本中车辆目标的形变越小,得到的目标检测模型与车牌识别模型的效果越好,能够为交通车辆识别与管理等作业提供可靠、高效的车辆信息。     

基于神经网络算法的全自动车牌识别功能摄像头研究与开发

<正>一、项目实施的背景和意义随着我国经济的高速发展,城乡汽车保有量迅速增加,据统计,全国汽车保有量已超过6000万辆,深圳的汽车保有量超过140万量,实现对如此庞大数量的汽车进行有效管理是非常重要且非常困难的工作,汽车车牌号码是车辆管理中最常用的车辆标识,是车辆的身份证;在车辆管理的各个环节,有一项非常频繁的工作就是对车辆进行车牌识别。本项目的研发目标就是实现一套具有联网能力的自动车辆牌     

车牌识别系统在机械式立体车库的应用

介绍车牌识别系统在机械式立体停车设备系统的应用,重点是自动化立体车库。该应用可以提高顾客操作的便利性、安全性,另外与公安安防系统通讯,可以有效地对车辆进行管理,对于车牌防假、防盗、违章、可疑车辆的追踪与查询的智能管理具有现实意义。     

违章车辆黑名单系统在辽宁高速公路上的应用

违章车辆黑名单系统是人工将各类逃费、超限、肇事等车辆信息生成违章车辆数据,形成黑名单参数表后下发至收费车道中,通过车牌识别系统抓拍车牌、黑名单系统自动对比、车道收费软件报警等功能实现查获各类违章车辆的目的。     

京石高速公路多路径识别率提升的方法

<正>多路径识别信息系统大大减轻了收费人员手动录入车牌的劳动强度,缩短了车辆通过收费站所需时间,提高了收费站的保畅能力,但是在使用过程中存在摄像机识别率不高,在逆光条件下,摄像机无法识别车牌等问题。本文在大量实验数据的基础上,主要从硬件方面总结了京石高速多路径识别信息系统识别率     

基于卡口系统车牌识别数据的交通状态判别方法

车牌识别数据是一种新兴的针对城市道路行驶车辆的实时监测数据技术,具有持续生成且数据量大、时间空间相关等特性.利用车牌识别数据进行高效、准确的旅行时间计算,然后进行单车行程速度及区间平均行程速度计算,以平均速度作为判别标准,对交通拥堵的识别方法进行了研究,并进行了实例分析.结果表明,基于卡口系统车牌识别数据的应用可以获得高质量的交通数据,同时交通拥堵识别方法能够准确获得拥堵持续时间、拥堵类型等有用交通信息,从而为交通管理部门提供实时、可靠的决策依据.     

基于车牌识别数据的车辆特征分析研究

近几年来,由于智能卡口设备的广泛部署,全国各地都积累了海量的车牌识别数据,这些数据为智慧城市分析提供了有力保障。车辆特征的分析,可以为城市交通、城市犯罪和城市治理等方面做出决策依据。因此,本文根据车牌识别数据,采用数据挖掘k-means聚类分析方法,分析路网中的车辆行为特征,对车辆行为进行时空刻画。分析发现,一般情况下,地域、时间和车辆属性共同决定了部分车辆的行驶规律。除此之外,摄像头的安装位置也会对卡口记录的数据产生极大影响,摄像头区域设有停车区域,极其容易造成车辆停滞车辆产生很多重复数据的情况。更多的情况,家庭用通勤车在工作日表现出很明显的早出晚归特征,并且只在早晚高峰出现行车记录,且轨迹固定,车辆活动具有区域性。研究结果表明,从车辆的角度解析城市交通,从交通的角度剖析城市发展,对智慧城市,智慧交通的研究和政策制定具有重大意义。