基于TI 的 2M分辨率的智能停车场完整解决方案介绍及参考方案效果展示ArrowSEED

简介：随着科技的发展和汽车的普及，原有停车场的人工管理和取卡收费的管理方式已经远远无法满足停车场规模越来越大、吞吐量越来越多、出入口越来越多的现实情况。为了适应这一新变化，新型智能停车场呈现出了爆发性的增长，并融合入了互联网的新思维。例如手机APP寻车，提前预定车位，以及查询车位价格和是否支持充电等等，以TI处理器为核心,加上多种传感器共同搭建系统就是这一切应用的硬件基础。

问：汽车拍照的自动识别率可靠性如何?
答： 目前客户都能达到95%以上的识别率

问：识别速度有多快？160km/h时能够清楚准确的识别吗？
答： 目前的方案不可以,您那种应用需要高感光度的Globale Shutter的sensor.目前在高铁上已有应用.但不是用来抓拍车牌.

问：识别的错误率是多少？
答： 目前的厂商普遍做到5%以下

问：是车主自行随意选车位呢?还是系统主动引导指定车位有序停车?
答： 目前大部分是自主随意选择车位.但是我们可以通过相机记录车停的位置,来引导车主寻找自己的车.

问：牌照识别是根据什么原理？
答： 模式识别算法.

问：车牌识别有免费的识别算法软件包吗？
答： 没有,算法需要自己开发.

问：反射光干扰,强光干扰都有解决方法吗?偏振效果不能解决强光.
答： 可以选用合适的Sensor同时进行补光处理

问：汽车牌照识别不了的情况如何处理？
答： 可以考虑增加语音报警,视频对讲等功能.

问：请问一台摄像机可以同时识别多个车辆上的车牌吗？
答： 可以,需要选择像素量大的sensor.和处理能力强的DSP

问：是否有停车车位引导功能？方便在停车场寻找合适的车位
答： 可以,实际上就是辅助寻车的逆向过程.可以通过软件来进行实现.