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2018年9月14日 · 據 車牌識別系統安裝廠家 惠順科技負責人介紹，車牌識別系統的三種識別模式的優勢與缺陷也是比較突出的，從安裝工程量、運用識別效果和安裝成本三方面去探索，三種車牌識別系統都各有優勢： 從安裝工程量上，視頻流識別模式的 車牌識別系統安裝 工程量最少，不需要對道路進行道路翻開，也無需安裝地感線圈；地感線圈識別模式的車牌識別系統則必須翻開道路，進行地感線圈安裝、減速帶安裝等工程，工程量較大。 而作為兩者識別模式的結合體，採用視頻流+地感識別模式的車牌識別系統在安裝時的工程量將是前面兩種識別模式的總和。 在運用識別效果上，視頻流識別模式的優勢時可以通過自動攝像識別單元自動化的從攝像到的動態圖像進行識別車輛車牌信息，並記錄車輛的外觀、顏色等信息。
對於停車場使用車牌辨識系統的優點是： 全面自動化減低人力成本、提高競爭力增加獲利。 杜絕管理漏洞和監守自盜；車牌號碼是車輛的唯一身份證，而且有錄影及車輛進出時間的紀錄，該收錢的車一輛都跑不了，管理人員很難鑽漏洞從中牟利。 不用重複購買大量的磁卡，節省了購買磁卡的費用及節能環保。 避免感應磁扣遺失造成客戶的不便。 避免感應磁扣被複製造成業主的損失。 進出口閘門無需搖下車窗感應，讓客戶在使用上更便利。 提供大量停車紀錄數據，管理階層可以依照數據分析，擬定停車場的管理策略及調整。 ( 延伸閱讀：停車場管理系統讓你 一次搞懂) 二.社區及大樓停車進出管制. 車牌辨識系統用於社區及大樓停車場進出管制有以下的優點： 車位不易遭人冒用，且車輛進出皆有錄影及時間的紀錄，可大幅增加社區及大樓進出管制的安全性。
2016年8月25日 · 缺點是需要施工安裝地感，工程量大； 二、視頻識別模式. 視頻觸發優勢是不用安裝地感線圈，工程量小。 當車輛進入進入視頻識別區域時，相機自動通過車輛的動態圖像識別車牌信息，同時提供模擬觸發識別。 缺點是針對無牌車無法輸出圖像，容易漏車。 若未識別出車牌結果，可手動點擊模擬觸發進行識別。 三、視頻+地感識別模式. 這種方式是前兩種模式的升級版，視頻加地感識別模式是通過視頻識別方式進行識別，通過地感觸發方式進行上傳。 相比較地感線圈識別和視頻識別模式，視頻+地感識別模式能夠提供更快的識別速度和更高的識別率。 視頻+地感靈活切換的識別模式，是目前應用靈活性最好的識別模式，通過軟體劃定識別區域和輸出區域，根據客戶現場環境，自由設置車牌輸出的位置，可以解決跟車被識別，火過早輸出的問題。
是6還是8？. 我的車牌辨識軟體會推理判斷的！. 我認為最好的車牌辨識，也就是最合乎 AI 目標的車牌辨識，應該像人腦一樣會觀察到所有線索，做最合理的思考與判斷！. 自然環境拍攝的影像會有各種各樣的雜訊或資料遺失，即使是人腦也不能保證永遠正確 ...
系統可以全天不間斷工作、不會疲勞、錯誤率極低；可以適應高速行駛的車輛；可以在車輛行使過程中完成任務不影響正常交通；整個監視過程中司機也不會覺察、保密性高。 套用這種系統將極大地提高執法效率。 —— 超速違章處罰. 車牌識別技術結合測速設備可以用於車輛超速違章處罰，一般用於高速公路。 具體套用是：在路上設定測速監測點，抓拍超速的車輛並識別車牌號碼，將違章車輛的牌照號碼及圖片發往各出口；在各出口設定處罰點，用車牌識別設備識別通過車輛並將號碼與已經收到的超速車輛的號碼比對，一旦號碼相同即啟動警示設備通知執法人員處理。 與傳統的超速監測方式相比，這種套用可以節省警力，降低執法人員的工作強度，而且安全、高效、隱蔽，司機需時刻提醒自己不能超速，極大地減少了因超速引發的事故。 —— 車輛出入管理.
2021-10-29. Tigerwong Parking. 172. 車牌識別系統是一種應用較廣泛的智能停車場系統方案,主要由監控攝像頭、智能閘門和管理計算機組成。 只要車輛駛入出入口車道,系統就會自動捕捉車牌,識別車牌號碼並判斷車輛類型。 閘門會根據車輛類型選擇是否開啟。 車牌識別系統設備安裝簡單,維護方便。 它是一種流行的長途識別停車場系統。 車牌識別系統的關鍵是識別率。 雖然監控攝像頭的像素有了很大的提高,但是車牌識別對污跡車牌的識別效果並不是很好。 此外,由於採集到的車牌圖像的多樣性以及雨、霧、光照等諸多因素的影響,部分車牌圖像的質量存在不同程度的差異; 總的來說,採集到的圖像背景非常複雜,車牌在圖像中的位置往往不固定,車牌的大小也不同,影響了車牌的識別率。
車牌辨識. 傳統影像處理的缺點: 需要撰寫一連串的影像處理技術手法. 當車牌傾斜、模糊、光影變化等發生時準確率極低. 演算法無法自動學習,無法自動進步. AI深度學習演算法的優點: 僅需提供大量資料,不需撰寫演算法. 可自動學習處理車牌傾斜、模糊、光影 ...
2023年11月28日 · AI 車牌辨識系統係透過智慧影像辨識原理，將攝影機擷取到的車牌影像進行分析，進而達到車牌辨識之應用。 依據辨識機制、演算邏輯，以及實際需求，可分別應用於以下不同的場景。 車牌辨識應用於科技執法. 科技執法顧名思義為警政單位透過科技的協助，進行智慧執法。 例如過往警察皆經由手動開單的方式來舉發違規行為，但現在只要透過道路監視攝影機與 AI 智慧車牌辨識系統，便可輕鬆達到全時段或部分時段自動偵測是否有違規行為發生、並協助失竊與犯罪車輛協尋。 此外，依照不同的取締項目（闖紅燈、違規迴轉、未保持路口淨空等），還可針對車牌辨識系統進行特殊設定，有效提升取締效率，擴大科技執法的範圍。 科技執法的能達成遏阻違規事件發生，而在車輛與行人遵守下，降低事故發生機率。
2020年9月22日 · ... AI人工智慧和5G通訊，被視為是未來十年的重要技術發展，而台灣因應這波數位轉型，也端出結合AI深度學習和影像辨識，可以在車牌識別、拍照、建築體監測。 透過鏡頭，路上行經的車輛車牌資訊一覽無遺。 這套AI深度學習模組，結合類神經網路自我學習和大量的照片資料庫，能讓辨識車牌的精準度超過99%。 工研院資通所技術經理陳澤世表示，「蒐集當地的車牌，然後做完這些資料標註之後，它（業者）就可以在平台上訓練。 有些.
而車牌辨識系統 從過往誤判率高的辨識方式，進化到目前更先進的AI影像辨識，從複雜的系統架構升級到車牌辨識內建在攝影機裡頭，讓車牌辨識具備超高效率，這其中的技術差異在哪裡呢？又AI影像辨識的技術困難點在那邊呢？
