干货，让你看懂海康的出入口深度学习算法系统 - 安防知识网

海康威视“出入口深度学习算法系统”的优势究竟在哪？

　　近年来，基于“出入口深度学习算法系统”的产品逐渐应用于日常生活，正不断提升人们的出行体验。

　　那么，海康威视“出入口深度学习算法系统”的优势究竟在哪？

　　下面我们就跟大家详细说一说。

　　“出入口深度学习算法系统”是什么？

　　“出入口深度学习算法”采用车辆检测跟踪算法，实现车辆捕获，并提供车牌号码和特征数据。

　　对比非深度学习算法需要配置大小车牌等参数，深度学习算法免配置，利用车辆跟踪，智能检测等技术，配合计算机精细化的运算、几何图形、几何比例特殊的处理方式，对大量过车目标进行自主学习，从而来提高车辆特征、车牌的识别准确率，达到精细化识别。

　　“出入口深度学习算法系统”的优势

　　深度学习算法

　　有效解决大角度车牌识别

　　搭载自主研发的深度学习车牌识别智能分析算法，通过高清摄像头的图像采集，实现车牌、250种车标、8种车型、3000种车子品牌、11种车身颜色识别。

　　同时也支持大角度车牌的准确识别。

　　跟踪识别算法

　　大幅度降低跟车漏检

　　融合车辆跟踪检测算法，形成跟车检测机制，可以智能跟踪画面中的车辆。

　　车辆行进过程中，只要车牌出现在画面中，无论在抓拍位置时车牌是否可见，算法仍可给出车牌结果，有效解决跟车下车牌遮挡问题，提高系统车牌识别率，可实现车队模式的应用。

　　智能检测算法

　　有效解决无牌车识别

　　通过智能检测算法，通过对无牌车的车辆特征参数检测，匹配车辆特征参数信息，实现对无牌车的识别。

　　不光有“深度学习算法系统”的加持，海康威视出入口牌识系统在图像处理和画面呈现上也同样具备优势：

　　图像处理算法

　　保证夜间车牌识别率

　　抓拍机图像处理算法融合bayer域锐化算法、边缘保护算法、灰度范围支持可调算法、动态范围增强算法、局部对比度增强算法和自动顺逆光检测算法，不仅可以大幅度提升图像低照度和通透性，还可根据顺逆光程度自动调节曝光，保证图像效果，保证夜间车牌识别率。

光学成像技术

　　高清视频图像质量

　　出入口抓拍机应用先进的光学成像技术，采用了高清镜头和高质量的CMOS感光器件，从根源提高了视频图像的质量，为算法识别提供保障。

　　视频分析技术

　　高效的视频分析技术

　　出入口抓拍机应用视频分析技术，可实时对视频内容进行自动提取分析，将大量无用的视频信息进行过滤，节省网络资源以及存储资源。

　　多年的算法沉淀，准确稳定的识别保障，搭载海康威视“出入口深度学习算法系统”的智慧停车场管理系统已经应用于各种出入口场景，凭借过硬的产品质量和完善的解决方案获得了客户群体的高度认可，也得到了行业的高度评价。

　　未来海康威视也将持续将更加丰富的产品和智慧停车方案推向客户，请大家继续期待。