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车牌识别智能分析技术解决干扰监控

发布日期:2019-08-21 作者: 点击:

  据了解,目前在高速公路成熟运用的智能分析主要为车牌识别技术,运用于高速公路收费系统之中,可对过往的车辆进行自动登记,验证,监控,报警等,而事件检测如果识别率高则误报也多,光线差时效果则更为有限,此外还要求设备具备良好的抗日晒,抗风性能,严苛程度并不逊于其他行业,从农历上看,已经进入腊月,独具中国特色的春运即将拉开帷幕,面对即将到来的交通难题,高速交通监控如何倾力。

  智能分析专重“车辆”行为。

  提升高速公路运营管理效率,疏导拥堵,更好的服务公众出行迫在眉睫,高速公路在车流量监测以及交通事件检测系统提出了更高的要求,食堂消费机形成其具有独特系统结构和监控需求的视频监控系统,业内人士指出:“高速公路所需分析的内容与一般安防不同,并不着重于人,而着重于车辆的行为分析,也没有一般安防的周界防范要求,”针对高速公路视频监控所能进行的智能分析包括车牌识别,交通事件检测和分析,视频交通状态检测等,由于场景没有较多干扰车辆,高速行业功能上可扩展实现违停检测,动态取证,不按车道行驶,大车占用小车车道等智能分析功能。

  尽管在智能分析上的需求特点明显,高速公路的智能分析开发应用也并不尽如人意,“高速公路全天候工作,夜间的光线情况下要实现视频分析比较困难,全天无日光的隧道则更ic卡水控机为不易,”中咨泰克交通工程有限公司总工程师朱岳指出,在他看来,高速公路智能分析应该面向具体应用进行深入分析研究,根据高速公路的运行环境,光源情况定制开发相应的产品。

  分段式“高清”占主流。

  通常来说,智能分析技术的应用很大程度上取决于画质的清晰程度,一般高清摄像机对路网的过往车辆车牌号码及局部特征均可进行细致的拍摄,视频监控图像越清晰,画面细节越完整,越能为视频分析处理运算提供更清晰的目标信息,智能分析功能的准确度也越高,但目前,高速公路监控系统尽管在有在进行高清升级,但前端架构主要还是高清标清混合,从并且标清仍占多数。

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  干扰问题是视频监控系统遇到的常见问题,如:雪花干扰,网纹干扰,斜纹干扰,横纹干扰,上下滚动条干扰,扭曲变型干扰和上下抖动干扰等情况,都可能干扰到视频监控系统的正常运工作,具体解决方法视具体情况而定。

  一,找干扰源。

  我们可以通过简单的方法来查找干扰源,干扰来源的三大部位是:前端-来自摄像机系统的干扰,中端-来自同轴电缆传输的干扰,后端-来自设备引入的干扰。

  二,视频干扰的检查方式。

  用监视器放在前端与摄像机连接,看图像是否存在干扰,如有干扰则从摄像机本身来解决(如更换百万高清数字网络半球摄像机),如无干扰则进入下一步检查。

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