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8824億前瞻建設計畫 勾勒美好台灣！？
《夢想街５７號精華》
2018年9月17日 星期一
．車牌辨識在智慧城市停車中的深度應用
WATASHI Smart city Alarm~LPR
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來源：中国安防协会
近幾年來，車牌辨識的概念被提及的越來越多。面對傳統停車業務，在飛速發展的城市交通面前，暴露出來的停車難、尋車難、效率低下等各種問題，車牌辨識無疑已成為智慧交通行業發展的核心技術。
車牌辨識技術簡單概括，就是基於圖像分割，和圖像辨識的技術，對含有車輛號牌的圖像進行分析處理，從而確定牌照在圖像中的位置，並進一步提取和辨識出文本字符。車牌辨識過程包括圖像採集、預處理、車牌定位、字符分割、字符辨識、結果輸出等一系列算法運算。
車牌辨識應用在智慧停車領域，主要包含出入口車牌辨識、場內視訊引導、道路停車三大板塊，這三大板塊也是城市停車整體架構中，必不可少的部分。
壹、出入口車牌辨識
早期，影像辨識引入到停車場出入口領域，主要還是靠後端辨識，透過前端類比攝影機的視訊流，即時輸入後端分析伺服器，後端伺服器同時接入多路前端攝影機的視訊流，透過伺服器自身算法分析，最終輸出車牌文本資訊到平台。
隨著智慧化程度的前移，網路攝影機逐漸替代了類比攝影機，隨之而來的車牌辨識技術，也整合到前端攝影機內，車輛進入IP Cam的辨識區域內，則觸發攝影機進行抓拍業務和辨識業務，同時輸出車牌資訊，將車牌OSD辨識疊加到抓拍圖片，這樣不但降低了前端設備成本和系統造價，同時還提高了車牌辨識速度。
車牌辨識的整套辨識業務，包括圖像採集、圖像預處理、車牌定位、字符分割、字符辨識等環節，最終將車牌辨識的結果，以文本格式輸出，或者疊加在抓拍圖片上，如圖1所示。
01、圖像採集
透過IP Cam對過車或車輛違規行為，進行即時、不間斷記錄、採集。
02、圖像預處理
圖像預處理，是影響車牌辨識率高低的關鍵因素，需要對IP Cam採集到的原始圖像進行噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、邊緣增強、對比度調整等處理。
03、車牌定位
圖像預處理，是影響車牌辨識率高低的關鍵因素，需要對IP Cam採集到的原始圖像，進行噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、邊緣增強、對比度調整等處理。
04、字符分割
字符分割是在圖像中定位出車牌區域後，透過灰階化、灰階拉伸、二值化、邊緣化等處理，進一步精確定位字符區域，然後根據字符尺寸特徵，提出動態模板法進行字符分割，並將字符大小進行歸一化處理。
05、字符辨識
字符辨識是對分割後的字符進行縮放、特徵提取，獲得特定字符的表達形式，然後透過分類判別函數和分類規則，與字符數據庫模板中的標準字符，表達形式進行匹配判別，就可以辨識出輸入的字符圖像。
貳、場內視訊引導
場內視訊引導技術誕生前，停車場車位引導主要還是以超音波技術來實現，但超音波探測器只能做到一對一檢測，且無法做到車輛車牌資訊的獲取，從而實現反向尋車功能；無法即時看到停車畫面，而且方案整體施工較為複雜，檢測效果對工程施工的依賴性較高。
影像技術場內引導，大大提高了整體方案的先進性，大華公司率先推出室內影像車位檢測器，基於車牌辨識技術、車輛模型檢測技術，實現對有牌車車牌精準辨識，和無牌車車位狀態準確判斷。同時大華公司推出的兩車位、三車位以及六車位攝影機的行業創新產品，結合雙網口專利技術，大大降低了施工複雜成程度和施工成本。
場內引導影像辨識技術，有別於停車場出入口車牌辨識技術，主要區別在於，前者是基於靜態車輛的車輛模型檢測為前提，進行車牌辨識業務，所以對無牌車的車位狀態，也能進行準確判斷。隨著影像技術在場內引導的廣泛應用，超音波檢測技術，逐漸被市場淘汰。
叄、路邊停車
中國路邊停車業務，最早可追溯到1980年代港澳地區的咪表時代，到21世紀初純人工智慧手持終端收費引入，以及2014年以深圳為代表的「地磁+app」模式。隨著時間推移，可以發現車牌辨識業務也逐漸滲透進來，下面就來回顧一下車牌辨識技術在道路停車管理中的應用。
01、手持POS收費終端
1980年代，港澳地區開始實行咪表管理技術，但該技術並不適應當下市場發展情行，隨著技術的發展，以及客戶對車位管理需求的提高，出現了人工手持智慧收費終端的收費方式，透過人工對車主停車情況進行把握，然後利用智慧收費終端，對車位上的車輛，進行拍照車牌辨識和登記，把登記資訊同步上傳給雲平台做計費管理，如圖2。
當車輛駛離時，透過人工收費對車輛停車進行繳費，停車欠繳費車主的車牌會被平台自動記錄，欠款會累計到車輛下一次停車收費時進行補繳。但人工管理車位相對效率較低，時常導致停車收費金額流失。
手持終端辨識車位上停放的車輛車牌，其原理屬於後端辨識，透過手持終端拍照功能，結合收費軟體本身自帶的車牌辨識算法，對圖片流中的車牌進行定位、車牌提取、字符切割和辨識，最終輸出車牌資訊。車牌辨識技術結合手持終端的應用，在當時一度受到熱捧。
02、室外影像車位檢測器
室外影像車位檢測器，應用在道路停車領域，可以被認為是「道路停車3.0階段」。室外影像車位檢測器的原理，結合了多種人工智慧技術，比如車牌辨識、超音波檢測、車牌顏色檢測、車輛模型檢測等技術。
每車位放置1台影像車位檢測器，對駛入車輛進行車牌影像，和車位狀態判斷，透過終端盒走無線網橋傳輸方式，把抓拍圖片和對應的辨識結果上傳給雲平台。
就前端室外影像車位檢測器而言，它不僅僅應用到了車牌辨識技術，還應用深度學習技術，把車輛的非結構化數據，提取成結構化數據，超音波檢測技術輔助判斷車位狀態，多重檢測機制，確保車牌辨識率和車位狀態判斷率，如圖3。
03、槍球聯動方案
槍球聯動方案，是目前車牌辨識，應用於道路停車管理的另一個熱門方案。系統前端設備主要有車位管理槍球一體機、LED常亮補光燈、交換機、終端管理盒和智慧手持終端。
車位管理槍球一體機，用於停車點停車狀態檢測，以及車輛抓拍；LED常亮補光燈，用於夜間環境光照度較低時，槍球機的補光，採用暖光燈，降低光污染；交換機用於前端網路設備的匯聚；終端管理盒用於前端數據暫存；智慧手持POS輔助收費工作，用於泊位狀態以及車輛資訊核准、收費管理等。
車位管理槍球一體機，用於停車點停車狀態檢測，以及車輛抓拍；LED常亮補光燈，用於夜間環境光照度較低時，槍球機的補光，採用暖光燈，降低光污染；交換機用於前端網路設備的匯聚；終端管理盒用於前端數據暫存；智慧手持POS輔助收費工作，用於泊位狀態以及車輛資訊核准、收費管理等。
車位管理槍機，用於管理槍球機視場盲區車位，若現場立桿位置，可以使有效車位避開槍球機的視場盲區(即槍球機視場盲區內沒有泊位)，則可以免去車位管理槍機，見圖4。
肆、車牌辨識的延伸應用
目前，甲方客戶的需求呈多樣化趨勢，已不僅僅局限於對車牌辨識的要求，以及車身顏色、車標、車型、掛墜、年檢標誌等，和車輛相關的縱向非結構化數據的提取，結合當前行動互聯網技術的普及，市場對車牌的橫向數據挖掘，也有很旺盛的需求，比如車內駕駛員人臉、手機上的二維碼等等。
大華公司抓住了市場的這種個性化需求，與其子公司華睿科技共同推出了機器視覺攝影機，透過前端高幀率攝影機的快速抓拍，在手機處於喚醒狀態時，精準定位手機二維碼，快速辨識二維碼，並輸出文本資訊，同時後端POS機，對前端攝影機傳輸過來的二維碼資訊，完成微信/支付寶扣費。
機器視覺攝影機的強大性能及算法優勢，提高了出入口車主的進出和支付體驗，為影像技術在停車領域的多樣化應用，提供一個很好的實際案例。
機器視覺攝影機的強大性能及算法優勢，提高了出入口車主的進出和支付體驗，為影像技術在停車領域的多樣化應用，提供一個很好的實際案例。
．物聯網的發展，給這四大應用場景帶來了哪些改變？
IOT Applications
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來源：电子发烧友
物聯網是新一代資訊技術的重要組成部分，也是「資訊化」時代的重要發展階段。物聯網通過智慧感知、辨識技術，與普適計算等通信感知技術，廣泛應用於網路的融合中，被稱為繼電腦、互聯網之後，世界資訊產業發展的第三次浪潮。
物聯網是互聯網的應用拓展，與其說物聯網是網路，不如說物聯網是業務和應用。應用物聯網技術的行業領域比比皆是。它悄無聲息地融入到我們的生活中：
物聯網是互聯網的應用拓展，與其說物聯網是網路，不如說物聯網是業務和應用。應用物聯網技術的行業領域比比皆是。它悄無聲息地融入到我們的生活中：
1.智慧電網
傳統電網採用了相對集中的封閉管理模式，效率比較低。因此，每年傳統電網在發電和送電的過程中，產生了驚人的浪費。由於能源分布不均衡，長距離的送電，讓電力傳輸損耗巨大。而缺乏智慧電網負載平衡，或電流監視的傳統電網，每年浪費的電更加恐怖，足夠德國、印度和加拿大這三個國家整整使用一年。
利用物聯網技術，在原有電網上加以改進，並進行系統優化，可以在發電、送電和用電三大環節測量數據，然後在網路上建立數據鏈，達到數據互通，有效監控的效果。
其中，自適應的智慧電網，能夠自動統籌電網中的各種要素，並作出調配，實現更高效的供配電效果。電力用戶可以透過智慧電網系統，隨時查詢用電量等用電數據，根據瞭解到的資訊改善其用電習慣。
電力公司可以透過智慧電網系統，實現電能計量、數據收集整理的自動化，擺脫需要大量人工的繁雜工作，透過即時監控，實現電能品質監測、降低峰值負荷，整合調配各種能源，實現一體化高效管理效果。
政府和社會則可以透過智慧電網系統，即時知悉電力資源的供需狀況，以及決定如何安排錯峰用電、節省能源和保護環境，最終實現更高效、更靈活、更可靠的電網營運管理，進而達到節能減排和可持續發展的目的。
2.智慧物流
物流是物品從供應地向接收地的實體流動過程中，根據實際需要，將運輸、儲存、裝卸搬運、包裝、流通加工、配送、資訊處理等功能，有機結合起來實現用戶要求的過程。
傳統的物流模式，基本達到了物流的要求。但是，隨著經濟的進一步發展，和用戶對現代物流要求的提高，傳統物流模式的局限性日益顯現：生產、採購、運輸、倉儲、配送等環節各自孤立，缺乏協作，無法即時跟蹤貨物狀態，而且可能造成庫存壓力、資金壓力，成本比較高，效率低下。
智慧物流則得益於物聯網技術的支持，在採購、運輸、倉儲、配送等環節，實現即時監控，即時分析及處理等功能。更重要的是，對於用戶，智慧物流可以提供搜索引擎，即時查詢貨物狀態，並在保證貨物品質、數量齊備的基礎上，快速送達用戶手中。
對於貨物生產商和運輸企業，智慧物流可以優化原材料採購、半成品運輸調配，和成品送達用戶終端的物流鏈，幫助企業確定原材料的位置，優化採購地點，制定庫存分配策略，實現供應端到用戶端的無縫供應鏈。
這樣就能提高企業控制力，同時還能減少庫存壓力、降低資金和時間成本，改善客戶服務，提升企業競爭力。
對於貨物生產商和運輸企業，智慧物流可以優化原材料採購、半成品運輸調配，和成品送達用戶終端的物流鏈，幫助企業確定原材料的位置，優化採購地點，制定庫存分配策略，實現供應端到用戶端的無縫供應鏈。
這樣就能提高企業控制力，同時還能減少庫存壓力、降低資金和時間成本，改善客戶服務，提升企業競爭力。
3.智慧交通
要減少堵車，除了修路以外，智慧交通系統可以使交通基礎設施發揮最大效能。透過物聯網將智慧注入到城市的整個交通系統，包括街道、橋梁、交叉路口、標識、信號和收費等等。
透過採集數位影像監控、車載GPS、智慧紅綠燈、手機信令等交通資訊，可以即時獲取路況資訊，並對車輛進行定位，從而為車輛優化行程，舒解交通擁塞，選擇泊車位置。
交通管理部門可以透過物聯網技術對計程車、公車等交通運輸工具，進行智慧調度和管理，對私家車輛進行智慧誘導，以控制交通流量，偵察、分析和記錄違反交通規則行為，並對進出高速公路的車輛，進行無縫地檢測、標識和自動收取費用，最終提高交通通行能力。
未來，透過物聯網技術，將實現車輛與網路相連，使城市交通變得更加靈活。因此，智慧交通將減少堵塞、降低油耗和二氧化碳排放，改善人們的出行，提高人們的生活品質。
交通管理部門可以透過物聯網技術對計程車、公車等交通運輸工具，進行智慧調度和管理，對私家車輛進行智慧誘導，以控制交通流量，偵察、分析和記錄違反交通規則行為，並對進出高速公路的車輛，進行無縫地檢測、標識和自動收取費用，最終提高交通通行能力。
未來，透過物聯網技術，將實現車輛與網路相連，使城市交通變得更加靈活。因此，智慧交通將減少堵塞、降低油耗和二氧化碳排放，改善人們的出行，提高人們的生活品質。
4.智慧家庭
狹義智慧家庭是各類消費類電子產品、通信產品、資訊家電，及智慧家庭等，透過物聯網進行通信和數據交換，實現家庭網路中，各類電子產品之間的「互聯互通」，從而實現隨時隨地對智慧設備的控制。
例如，家庭環境系統檢測到室內濕度太高，它會配合啓動空調，採取除濕措施；廚房的油煙濃度過高，它會啓動抽油煙機；天氣驟然降雨或外面噪音過大，它會自動關閉窗戶；太陽輻射較大，它會自動關閉窗簾。
例如，家庭環境系統檢測到室內濕度太高，它會配合啓動空調，採取除濕措施；廚房的油煙濃度過高，它會啓動抽油煙機；天氣驟然降雨或外面噪音過大，它會自動關閉窗戶；太陽輻射較大，它會自動關閉窗簾。
廣義家居指智慧社區建設，主要是以資訊網、監控網和電話、電視網為中心的社區網路系統，透過高效、便捷、安全的網路系統，實現資訊高度整合與共享，實現環境和機電設備的自動化、智慧化監控。
智慧社區可以透過社區綜合網路，進行暖通空調、給排水監控、公共區照明、停車場管理、背景音樂與緊急廣播等物業管理以及門禁系統、影像監控、入侵報警、火災自動報警，和消防聯動等社區的安全防範。
智慧社區可以透過社區綜合網路，進行暖通空調、給排水監控、公共區照明、停車場管理、背景音樂與緊急廣播等物業管理以及門禁系統、影像監控、入侵報警、火災自動報警，和消防聯動等社區的安全防範。
智慧社區建設，是一個不斷改進和完善的過程。隨著技術進步和不斷深化管理體制改革，目前獨立的互聯網、電話和電視網三個網路，逐步融合為一個統一的綜合網路，進一步提高社區的數位化水準，實現資訊資源共享和設備的優化配置。
．人臉辨識行業市場潛力巨大 應用場景豐富
GLOBAL NEWS: Applications for facial recognition increase
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來源：前瞻产业研究院
人臉辨識基本概況
人臉辨識，是基於人的臉部特徵資訊，進行身份辨識攝影機或攝影機採集，含有人臉的圖像或視訊流，並自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉，進行臉部的一系列相關技術，通常也叫做人像辨識、面部辨識。
人臉辨識技術是人工智慧的典型應用。人臉辨識在一些行業已經有所應用，如公安領域的出入境邊檢、刑偵等，交通領域的機場、火車站、汽車站等場景，教育行業的人臉考勤、宿舍出入管理、幼兒園接送等。顯然，隨著人工智慧的進一步發展，人臉辨識作為人和智慧的連接入口，有著巨大的潛力。
人臉辨識發展階段分析
人臉辨識最初在20世紀60年代，已經有研究人員開始研究，真正進入初級的應用階段是在90年代後期，發展至今其技術成熟度，已經達到較高的程度。整個發展過程，可以分為機械辨識、半自動化辨識、非接觸式辨識、及互聯網應用階段。
全球生物辨識市場規模分析預測
2007 年至2013年六年期間，生物辨識技術的全球市場規模年均增速為21.7%，這在全球大部分行業成長率不到 5%的對比下，實屬罕見。2015年生物辨識技術全球市場規模將達到130億美元，2020年將達到250億美元，5年內年均增速約14%。
自2015年到2020 年，各細分行業市場規模增幅分別為：指紋 (73.3%) 、語音 (100%) 、人臉 (166.6%) 、虹膜 (100%) 、其他 (140%) 。眾多生物辨識技術中，人臉辨識在增幅上居於首位，預計到2020 年人臉辨識技術市場規模，將上升至240億美元。預計在智慧終端滲透臉部辨識的情況下，市場規模可能大超預期。
全球生物辨識細分行業市場佔比統計情況
對岸中國人臉辨識市場規模分析預測
據前瞻產業研究院發佈的《人臉識別行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》統計數據顯示，2016年中國人臉辨識市場規模僅達17.25億元；預計到2018年中國人臉辨識市場規模將達27.16億元，未來五年中國人臉辨識整體市場成長迅速，未來市場滲透快速攀升。預計到2021年中國人臉辨識市場規模將突破50億元，達到了53.16億元。
人臉辨識市場需求分析
豐富的應用場景，人臉辨識市場潛力大。應用場景逐漸增多，佈局人臉辨識的生態從而也更豐富。從消費電子領域，到汽車電子、安控、互聯網支付、金融等領域逐步引入指紋辨識，隨著消費者用戶習慣的養成，未來市場滲透快速攀升。
為了回答市場空間有多大，應該關注三個現象：1、整體市場成長迅速；2、手機市場正在啓動；3、汽車、安控市場潛在增量。人臉辨識方案整體空間大，年複合成長率達27.68%。
為了回答市場空間有多大，應該關注三個現象：1、整體市場成長迅速；2、手機市場正在啓動；3、汽車、安控市場潛在增量。人臉辨識方案整體空間大，年複合成長率達27.68%。
人臉辨識、汽車及安防提供潛在的增量空間。汽車電子是下一個金礦，電動汽車與無人駕駛技術帶動下，汽車電子化率提速明顯。2000年時平均每輛汽車使用晶片數量僅有十幾個，2016年平均每輛車需要600個晶片，未來汽車電子化率進一步提升。博世、大陸、英偉達、克萊斯勒在2017年CES均展示了車內人臉辨識應用，人臉辨識未來有望大規模進入汽車電子領域。
全球每年汽車銷售8000萬輛，考慮到汽車所需要的濾光片的數量、尺寸；組立件結構等因素，且在整車成本佔比更小，價格敏感性低，ASP應比手機高，以50%滲透率算，未來空間容量約5億。安控領域貢獻人臉辨識另一個增量市場。保守估計，安控用攝影機銷量未來能夠達到4000萬台，以50%滲透率計算，未來市場空間約1億。
政策支持力度不斷加強
2015 年以來，對岸的國家密集頒布了《關於銀行業金融機構遠程開立人民幣賬戶的指導意見(徵求意見稿)》、《安全防範視頻監控人臉識別系統技術要求》、《信息安全技術網絡人臉識別認證系統安全技術要求》等法律法規，為人臉辨識在金融、安控、醫療等領域的普及，打下了堅實的基礎，掃清了政策障礙。同時，2017 年人工智慧首次寫入它們的國家政府報告，作為人工智慧的重要細分領域，可以預計人臉辨識相關政策支持力度，將不斷增強。
一級市場火熱，對岸的國內專利不斷攀升
在市場規模保持快速成長，政策支持力度明顯加大的背景下，其一級市場的熱度也不斷提升。
同時伴隨一批明星企業的迅速崛起，及他們國內對人臉辨識領域的大力投入，對岸國內人臉辨識技術專利數量，也不斷攀升，從每年新增數量來看，2007年新增專利尚不足百例，2015年迎來了爆發，至2015年全年新增專利已達到 1398 例，在全球處於領先地位。
從目前累計專利數量來看，對岸人臉識別公開專利已達4000多例，明顯多於其他國家和地區。技術實力的顯著增強，也為對岸市場打開商業化產品的迅速普及，打下了堅實的基礎。
從目前累計專利數量來看，對岸人臉識別公開專利已達4000多例，明顯多於其他國家和地區。技術實力的顯著增強，也為對岸市場打開商業化產品的迅速普及，打下了堅實的基礎。
人臉辨識場景落地，營運服務生態豐富
人臉辨識試點加速，助力軌道交通智慧化升級。隨著人工智慧、深度學習等技術和算法發展，人臉辨識技術的辨識速度和準確率實現快速提升，逐漸商業落地。許多公司科技加強自主研發能力，逐漸推動人臉辨識技術在機場，和城市軌道交通領域應用落地。
人臉辨識技術具備辨識速度迅速、誤認率低的特點，與軌道交通業務具備極大協同性，應用人臉辨識技術能夠實現遊客身份的快速確認，提高檢票售票，以及安防布控的效率。