ANPR 技術（英文）
車牌辨識安全攝影機 (LPR) ，展示了技術變得智慧和成熟的速度有多快，而這僅僅是個開始……
自動車牌辨識並不新鮮。 早期技術已於 70 年代中期在英國進行了測試。然而，直到 1990 年代出現了更便宜、更易於使用的車牌辨識攝影機軟體時，它才開始流行起來。
從那時起，基於傳統智慧影像技術的 LRP，一直侷限於記錄影像數據，然後在下一步進行分析。如今，由於深度學習的新技術，使流程自動化和更有效率的流量管理成為可能。
配備用於車牌辨識的智慧應用的聯網攝影機，可以做的不僅僅是捕捉影像。這些設備還可以分析影像並觸發操作，例如在停車場入口處打開障礙物或一次性報告高速公路上的可疑車輛。
示例：辨識快速行駛的汽車上的車牌
安全攝影機中的強大處理器，和物聯網中的高速數據傳輸，可直接在設備中進行影像處理。 基於即時分析，攝影機能夠做出明智的決定，並觸發適當的行動。
而且智慧攝影機不僅僅侷限於一種功能。車牌辨識可以與臉部或物體辨識相結合，例如，不僅可以辨識車牌，還可以辨識汽車駕駛員和車輛類型。
車牌辨識的工作原理
在車牌辨識中，車牌的影像或圖像被捕獲，並透過一系列算法進行處理，簡單地說，將圖像逐步轉換為文本資訊。通常涉及以下功能的算法：
1. 車牌定位：確定車輛圖像的哪個方面是車牌。
2. 尺寸和方向：調整車牌圖像的角度並計算到最佳尺寸。
3. 歸一化：調整採集到的車牌圖像的對比度和亮度。
4. 字符分割：在車牌上定位單獨的字母數字字符。
5. 光學字符辨識 (OCR)：將捕獲的圖像轉換為字母數字文本條目。
6.句法和幾何分析：用特定的規則集驗證文本資訊。
所有這些功能都是同時即時執行的，這大大加快了攝影機中的影像分析速度。然後可以將提取的文本資訊與數據庫進行核對，例如，以辨識車主或檢測被盜車輛。
如今，全球無數應用 app 開發人員，都在致力於提高車牌辨識的準確性，以便物聯網攝影機即使在汽車距離很遠、在黑暗中行駛或高速行駛時，也能提供一流的結果。
我們感到自豪的是，越來越多的應用開發人員，在我們的應用 app 商店中提供他們的創新產品。看看並找到適合你業務的應用 app！
智慧車牌辨識在行動
以下是我們合作夥伴提供的一些示例，展示瞭如何以多種不同方式使用車牌辨識。
重新定義停車管理
大型商業停車場和車庫是複雜的系統，流程複雜，過去涉及很多人力資源。
得益於數位技術，現在可以將出入口控制、免費停車位導航、支付等基本功能整合起來，並以最佳方式實現停車管理自動化。
示例：德國紐倫堡停車場的車牌辨識
為了讓車庫營運商及其客戶更安全、更高效地停車，德國軟體公司 Peter Park 在一個停車管理平台上整合了各種數位服務，例如支付應用 app、電子加值系統，和透過車牌辨識的門禁控制。
停車管理員可以透過易於使用的儀表板，輕鬆管理和監控所有這些功能。這有助於使停車管理流程更加可靠和高效。
Azena 使 Peter Park 能夠使用我們的安全攝影機開放操作系統，無縫整合現有的閉路電視系統和第三方攝影機應用 app。此類車牌辨識應用之一，是我們的合作夥伴 FF Group 開發的 NumberOk Edge，你可以在我們的應用 app 商店中找到，並下載該應用 app。
智慧交通監控
城市和高速公路上不斷成長的交通流量，給交通監控帶來了新的挑戰。過去，人眼透過影像監視器觀察情況，智慧電腦視覺系統現在正在接管這項任務。智慧物聯網攝影機在這裡起著決定性的作用。
示例：將閉路電視攝影機變成複雜的交通監控系統
與 Peter Park 類似，我們合作夥伴 Neurosoft 的應用，使物聯網攝影機能夠透過車牌辨識車輛，以支持道路安全和 ITS 系統。Neurosoft 的主要產品線 NeuroCar 提供車輛存在檢測和車牌辨識，以及按製造商、型號和顏色 (MMR) 進行的汽車辨識。
改善倉庫營運
配備車牌辨識功能的智慧攝影機系統，還可以通過檢測進出卡車來支持進出管理。透過這種方式，倉庫經理可以確保只有經過授權的車輛才能進入，類似於上面的停車場示例。智慧攝影機系統可以用最少的人力資源，自動化和加速車輛的處理。
示例：透過車牌辨識簡化門禁控制
進一步瞭解我們的交通管理解決方案。
車牌辨識的未來是什麼？
毫無疑問，技術將繼續快速發展。交通監控系統將變得越來越移動，包括可以辨識車牌和其他車輛特徵的攝影機系統。
隨著硬體和軟體性能的提高，圖像辨識的準確率將不斷提高。這將有助於支持人類並節省資源。
攝影機系統的用戶和整合商已經有了令人興奮的方法，來從他們的設備中獲得更多收益。透過我們的應用 app 商店，我們希望幫助你找到適合你業務的最具創新性的解決方案。
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