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大华DH-ITC202-GVRB3A车牌识别系统评测

中国安防资质网 时间:2013/10/16 13:36:38 【字号 】 【关闭

安防新闻  道路监控设备抓拍最主要的关键点在什么地方呢?自然是车牌号的识别了,没有车牌号识别功能的话,查处交通违规车辆就等于一切的东西都做了无用功,那么交通车牌号识别系统哪家的产品更好呢?下面我们就来看一款发布了产品测评的车牌号识别系统,大华DH-ITC202-GVRB3A智能交通车牌识别系统。

多触发方式精准抓拍

大华的智能交通车牌识别系统是以DH-ITC202-GVRB3A高清智能交通网络摄像机为核心架设,其抓拍&识别&分析单元为全嵌入式一体化结构设计,内置车牌识别及智能化分析软件,支持地感线圈、雷达、纯视频三种触发方式及手动&自动切换。

大华的视频分析算法经过这么多年的优化,其主动式视频触发检测方式与被动式地感线圈触发方式相比,在白天的识别率与地感线圈触发方式已经相差无异,均可达到99%以上的识别率。在长达2个小时的视频触发测试期间,所有经过的车辆都被一一抓拍识别,无一漏网,实测识别率达到100%。

夜间受光线制约,视频触发方式的识别率稍有降低,但也能保持在≥95%以上,测试时,通过查看夜间抓拍的车辆图像和识别资料比对,也未发现有误漏检现象。

大华为此套识别系统还开发了多款雷达探测仪,通过雷达检测触发摄像机抓拍,该方式对环境的依赖性更小,因此其识别率可做到全天候99%以上。

该系统支持触发方式间的手动和自动切换,现在多用于当地感线圈和雷达触发出现故障时手动或自动切换到视频触发方式。

一体化集成

传统车牌识别系统基本上都是由前端摄像机抓拍+前端工控机识别分析+后台管理应用系统组成,此类方式最大缺点是硬件组建庞大,现在仍被较多厂商沿用。所以只有少数具有相当实力的产品研发商,如大华能将检测、触发、抓拍、识别、智能分析等功能全部集成于一台高清智能交通摄像机中,再通过智能交通管理平台集中管理,将原来繁杂的系统简化为1+1模式。此设计通过一体化集成,实现了系统组建简易、运行稳定、功能高度集成与多样化,联动快捷和应用高效。

大华的1+1模式智能交通管理平台能兼容130万、200万、500万高清智能交通摄像机,可实现多种管理应用。

为了适应复杂的应用环境,大华还专门研发了能在前端同时接驳多台高清智能交通摄像机的“智能交通终端管理设备”,该设备集成了RS232、RS485、I/O等接口,并提供8个百兆网口、2个千兆网口以及一个光纤接口,可同时接驳和管理多台前端智能交通抓拍单元(高清智能交通摄像机),将1+1模式快速提升为N(前端抓拍高清智能交通摄像机)+1模式,经由网络可将N个前端抓拍和识别的信息迅捷地上传到卡口、电警、交通等应用系统,很方便实现多系统联网应用。

系统功能多样

大华一直致力于完善其智能交通系统,近几年主要将精力集中在硬件性能的提升、编解码/智能分析算法等的优化上。与以往相比,现系统的图像效果表现得更为通透,色彩更逼真,响应速度也更快,抓拍并识别速度保持在40ms以内,可识别最大车速为180~200km/h。

此次检测以DH-ITC202-GVRB3A高清智能交通网络摄像机为采集单元进行测试。该机采用1/1.8英寸SONYCCD,支持标准H.264mainprofile4.2视频编解码方式和JPEG图像压缩格式,可输出1600×1200高清图像。测试显示,从视频触发、抓拍到分析数据呈现,几乎在瞬间完成;抓拍的画面中,车牌、车内人员衣着、表情、动作等均清晰可见;再调出夜间抓拍的图像,发现前车灯的强光得到了较好的控制,车牌、车身颜色、车内人员表情等也都十分清晰,表现了良好的画质效果。

该系统可应用于卡口抓拍或道路监控,支持车牌识别、车速检测、车身颜色识别、超速抓拍、逆行检测、压线检测及占道等多种道路监控应用功能,适合公安交警系统的各种需求;以超速抓拍为例,当系统检测到有车辆超速后,即在特定的距离内单位时间抓拍两张图像,同时将时间、地点、最高/最低限速、车道号、车牌号、车牌色、实时车速、超速比例等信息叠加于图片上,便于事后举证用。此外,系统还支持远程控制、图像防篡改、时间/地点/方向/车道号等OSD信息叠加等功能。

硬件设计独特

该智能交通车牌识别系统中所应用到的硬件设备都经过实际检验论证,前端智能抓拍单元和智能交通终端管理设备都采用无风扇设计,为应对散热问题,大华一方面通过提升硬件性能来降低功耗;另一方面则采用铸铝外壳和超大面积散热叶片设计,将设备所产生的热量通过散热片快速地向外界空间传导,保证了产品良好的密闭性和散热性,对系统的稳定运行(经老化测试,该系统无故障运行时间为3~5年)提供了良好的技术支持。

一体化智能应用在成本、稳定性、安全性及管理维护性方面都具优势,是未来智能交通技术发展的方向。大华立足长远,锐意进取,必将为智能交通车牌识别系统搏得更大的发展空间。

(编辑:api 来源:)
 
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