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火眼臻睛车牌识别SDK评测

2014-09-29 14:41:36 来源:CPS中安网责任编辑: xww
摘要:车牌识别技术是现代智能交通系统重要组成部分,其可实现停车场出入口收费管理、盗抢车辆管理、高速公路超速自动化管理、闯红灯电子警察、公路收费管理等。那到底车牌识别技术有哪些功能呢?下面我们来介绍车牌识别综合指数稳居行业前列的火眼臻睛车牌识别系统中的SDK产品。
    PS LAB总评:用专业角度解读产品--CPS评测中心对火眼臻睛车牌识别SDK进行了全面评测,火眼臻睛车牌识别SDK在综合识别率、车牌定位成功率、大角度下的识别率、夜间环境下的识别率、极端环境下的识别率、支持的最小车牌像素宽度等测试表现,都位于行业前列,整体表现优异.其系统具有识别率高、适应性强、应用形态广、使用便捷等特点,可广泛应用于各类车辆管理场景中.总之值得推荐!

  一、概述

  车牌识别技术是现代智能交通系统重要组成部分,其可实现停车场出入口收费管理、盗抢车辆管理、高速公路超速自动化管理、闯红灯电子警察、公路收费管理等。那到底车牌识别技术有哪些功能呢?下面我们来介绍车牌识别综合指数稳居行业前列的火眼臻睛车牌识别系统中的SDK产品。

  火眼臻睛车牌识别SDK是基于最先进的图像识别、分析、处理技术自主研发的一款领先的车牌识别产品,该系统具有识别率高、适应性强、应用形态广、使用便捷等特点,可广泛应用于各类车辆管理场景,对于智慧化城市建设、交通全自动化管理有着十分重要的意义。

  火眼臻睛车牌识别SDK是开发包形态的汽车牌照识别产品,采用动态连接库(DLL),支持C 、C#、VB、Delphi等多种开发语言,支持的操作系统包括windowsxp、win7、win8、win2008、linux等。开发接口简单,并且提供完整的示例程序、详尽的开发文档,便于用户在应用程序中嵌入实现车牌识别功能。

  两种识别方式:

  1.基于图片的识别;

  2.基于视频流的识别,支持通过OCX控件调用高清网络摄像机

  主要特性:

  ●支持国内各种车牌类别、综合识别率高。

  ●纯C语言编写,支持C#、C++、Delphi、VB、Vc++等多种语言调用,可在windows、linux等多种平台下运行。

  ●指导文档和示例详尽,系统集成简单。

  ●保持持续升级。

  二、主要识别指标

 

 

  三、功能特点

综合识别率

  测试数据:

  Ø 测试说明:1.选取不同环境下拍摄的车牌照片进行数据对比分析;

  2.选取不同角度拍摄的车牌进行数据对比分析;

  3.调取多家停车场24H视频源进行数据分析;

  4、样本数量共计50000张车牌。

  Ø 测试总结:通过对八家SDK软件进行的数据分析得出:八家SDK软件的综合识别率平均值为87.42%,整体行业识别率较高,火眼臻睛SDK识别率达98.7%,整体表现最佳。

  2.车牌定位率

  测试数据:

  Ø 测试说明:取公路、小区入口、街道、停车场视频录像读取数据;样本数量共计50000辆车型。

  Ø 测试总结:车牌定位率是衡量车牌识别率的重要指标,经过上表八家的测试数据分析,市场上SDK车牌识别软件的车牌定位较准确,车牌捕获率高,平均值达到 95.64%,而最高的是火眼臻睛,为99.5%,能在50000辆车捕获出49750张车牌。

  3.大角度(30-60度)下的识别率

  测试数据:

  Ø 测试说明:拍摄不同角度的车牌图片读取数据样本数量共计10000张车牌。

  Ø 测试总结:当图片或者视频的角度发生变化时,对识别率有很大影响,一般大于30度就图像不完全了,当在30-75度之间图像成像会变形。取水平或垂直成像角度在30-60度之间图片进行对比测试,得出识别率的平均值只有53%,说明成像角度对SDK识别率有很大影响,也是车牌识别的一项重要指标。从上表数据可以看出在水平或垂直成像角度在30-60度之间,火眼臻睛SDK在大角度下识别率很高,处于行业领先水平。

  4.夜间环境下的识别率

  测试数据:

  Ø 测试说明:取夜晚测试视频和图片进行数据分析; 样本数量共计20000张车牌。

  Ø 测试总结:八家SDK软件分别读取夜间车牌图片,当环境照度范围为0.01-10lux时,道路车辆不能清晰辨认,车牌朦胧,读取夜间车牌图片,测试平均值也较低为80%,所以夜间车牌识别率也是辨别车牌识别SDK软件的一个重要指标。火眼臻睛车牌识别SDK表现最佳为98.50%。

  5.极端环境下的识别率

 

  测试数据:

  Ø 测试说明:1.取雨天、有雾的图片进行分析;

  2.取逆光环境图片进行分析;

  3.取货车、泥头车车牌较脏的车辆进行分析。

  4.取数字和字母相近车牌就行分析;

  5、样本数量共计10000张车牌。

  Ø 测试总结:1.车辆随环境和运动轨迹的变化,影响着车牌成像,而成像的好坏也考验着车牌识别率的高低;2.车牌由数字和字母组成,会出现成像相近的易混淆字符,这也考验着车牌识别率的优劣。所以谁能在恶劣天气和易混淆字符上准确识别车牌,就能在车牌识别行业中占优势,同时也说明了算法的技术优势对识别率起着决定性作用。经过八款SDK测试平均值不到85%,也可以得出结论行业整体图像算法不太理想,但火眼臻睛SDK算法表现俱佳。

  6.支持的最小车牌像素宽度

  测试数据:

  Ø 测试说明:取车流量较大视野广阔处的卡口摄像机进行视频流分析;

  Ø 测试总结:高清视频监控早以广泛应用到交通领域,摄像机成像的视频画面也更加广阔。在数据量增加的同时也考验着后端软件的分析能力。经测试得出:其中七款SDK车牌识别软件最小能识别出车牌的像素为60个像素点,但火眼臻睛车牌识别SDK能在只有45个像素点的图像上准确识别出车牌信息。

  7.测试数据总表:

  四、CPS中安网测评观点

  经过对车牌识别SDK的测试数据分析,火眼臻睛车牌识别SDK在综合识别率、车牌定位成功率、大角度下的识别率、夜间环境下的识别率、极端环境下的识别率、支持的最小车牌像素宽度等测试表现,都位于行业前列,整体表现优异。其系统具有识别率高、适应性强、应用形态广、使用便捷等特点,可广泛应用于各类车辆管理场景中。

  CPS LAB观点

  综合识别率 ★★★★★

  车牌定位率 ★★★★☆

  夜间识别率 ★★★★☆

  极端环境识别率 ★★★★★

 

  成都臻识科技发展有限公司

  地址:四川省成都市高新西区天辰路88号电子科大西区科技园

  联系电话:028-66767275

  产品网址:www.vzeye.com

 

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