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保安集团攻克“车牌识别”多项国际性技术难题
发布时间:2018年04月16日 17:15 来源:保安集团

 创新,是从根本上打开增长之锁的钥匙。实施创新驱动发展战略是合肥保安集团科技研发团队增强核心竞争力,把握发展主动权的根本。团队积极推进“产学研”协同创新,与中国科学技术大学苏州研究院联合建立“产学研合作基地--智能联合实验室”,吸收大量顶尖科技人才,为行业的技术变革创造了良好的环境。

近日,在国际模式识别大会上传来好消息,合肥保安集团有限公司—中科大苏州研究院联合实验室研发团队在车牌识别方向的研究成果《A robust and efficient method for license plate recognition》被国际模式识别协会举办的国际模式识别大会收录。该研究成果成功攻克了倾斜车牌(倾斜20度以上)识别的技术难点。

据了解,在城市泊车收费业务中,合肥城泊泊位管理人员会对车辆进行拍照,根据车牌识别算法的识别结果来进行收费订单的生成,精确的车牌识别方法对于停车收费订单的正确性至关重要。此外,快速的识别可以有效的提升收费员的工作效率,使得停车收费更加智能化。因此,提升车牌识别方法的精确度以及速度对于城市泊车至关重要。

而对于一般场景(道路监控、高速公路收费站、停车场出入口等)下的车牌识别,车牌的亮度一般较均匀而且倾斜程度较低。然而在城市泊车业务中,由收费员拍摄的车辆照片往往有光照不均匀、拍摄角度不固定和清晰度低的特点。使用传统的车牌识别方法(例如光学字符识别)甚至一些车牌识别产品(EasyPR)只能达到低于80%的准确度。

智能联合实验室研发团队经过数月的技术攻关,基于深度学习与图像处理,利用城市泊车的大数据进行训练,车牌识别模型达到了95%的车牌识别准确度以及每秒60多张的车牌识别速度。针对倾斜车牌的识别,团队提出了独特的识别方法。

由于现有方法对于不倾斜的车牌识别准确率很高,车牌识别团队认为车牌矫正对于倾斜车牌的识别至关重要。因此,研发团队首次设计了一个深度神经网络来进行车牌四个顶点位置的定位。利用车牌的四个顶点,可以对任意倾斜的车牌先进行形状矫正,然后再进行识别。这一过程使得倾斜车牌识别难的问题迎刃而解。

除此之外,目前车牌识别团队还攻克了很多其他难题,一是针对任意场景下的鲁棒性更高的车牌识别模型的研究。二是在新能源车牌数据较少情况下训练新能源车牌识别模型。三是针对道路监控视频流的实时车牌识别模型的研究。目前,这些研究成果已经投稿至各大知名国际会议。

未来,合肥保安集团-中科大苏州研究院联合实验室研发团队的目标是将成熟的车牌识别产品进行对外推广,使其在更多的场景下,比如云服务、停车场管理、道路监控等,得到更为广泛的应用。利用深度学习以及大数据,研发团队可以将车牌识别做到国际顶尖水平。

保安集团科技研发团队通过加强“产学研”深度融合,构建“产学研”为一体的大科技、大数据、大创新的发展格局,全面提升科技创新、信息化应用和社会服务能力,力争为合肥“智慧停车”和优化城市交通环境做出更大的贡献。

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