OCR识别SDK助力停车场智能化

OCR识别技术产生于20世纪末开始的智能交通革命，国内的应用是从本世纪初开始的，截止现在，历经十多年的推广、试行和发展，目前已成功应用于各种车辆管理领域，如电子警察、高速公路测速、公路卡口、天网监控、出入口收费管理等，已成为现代智能交通的重要组成部分。

OCR识别SDK早是应用于电子警察的，后陆续在高速公路、公路卡口等领域使用，近几年才在停车场领域兴起。行业里一个普遍的现象是不同的应用场景用的都是同一套OCR识别SDK技术，查阅跟OCR识别SDK相关的文献，也未见对不同场景技术特点的描述。在此背景下，本文旨在探讨停车场环境与其它场景的不同，以分析出停车场环境下OCR识别SDK技术的独特性，以期对行业的发展略作参考，尽管微薄，也当无限欣慰。

OCR识别SDK助力停车场智能化

停车场出入口环境相比较电子警察、高速公路等，具备如下特点：

1、 一般一次只通行一辆车，电警等一般是多个车道并行，要求同时识别多辆车；
2、 车速较其它场景慢，通行速度一般为其它场景的十分之一到五分之一；
3、 识别距离短，一般都在十米以内，其它场景一般为十米以上，长的达几十米；
4、 光照条件好，干扰因素更少。
5、 识别角度大。这一点是停车场与其它场景的典型不同，一般其它场景的都是水平的，停车场一般都有十度以上的夹角，有的甚至达到四十五度以上。
6、 因拍摄距离短，所以成像较大。如电子警察的成像一般在200个像素宽度以内，而停车场的成像可能在400个像素宽度以上。
而且从停车场的功能需求而言，也与电子警察、高速公路测速等具备如下不同：

1、 停车场出入口管理的主要功能是收费，其它场景则不是；
2、 停车场还有防盗的功能需求；
3、停车场识别的本质要求，是入口跟出口的同一辆车之间的准确对应。这一点与其它场景有典型的不同。
从以上两方面的比较，我们可以分析得出停车场环境下OCR识别SDK的技术要求：

1、 支持大角度下的识别。因大角度带来的成像变形是识别公认的技术难点之一，一是定 位难，二是图像矫正的难度更大。这一点是停车场与其它场景的大区别，也是该环境下识别技术的大瓶颈所在。
2、 在保证识别速度的情况下，支持大像素宽度的识别。这是一对典型的矛盾，像素宽度过大，识别速度必然就慢，识别速度要快，就要求像素宽度在一定范围之内。
3、 大程度地利用车速慢、光照好、干扰条件少、一般一次只识别一辆车等条件，使算法在该类条件下达到优状态。
4、 可使用其它视频识别技术配合识别，以实现佳的出入口“车辆匹配率”，比如车型识别、车辆局部特征识别等。这也是只有停车场环境具备的特征。
从以上技术要求不难看出，理想的用于停车场的OCR识别SDK产品，应该是与其它场景。

所不同的，也即对于OCR识别SDK系统厂家而言，停车场应该成为一块独立的细分市场，反观市场现状却不以此为然。目前用于停车场的产品，几乎都是从电警等环境照搬过来的，没有针对的产品设计和技术开发，这也是OCR识别SDK在停车场的应用比例相较其它领域更低的原因之一，值得庆幸的是，已经有个别厂家发现这个市场机遇。

从对停车场的分析类推，电子警察、公路卡口、天网等环境都具备各自独特的特点，属于典型的细分市场，这一点应该是OCR识别SDK行业要把握的发展方向之一，当引起重视。
OCR识别服务业务经理 张雪微15010152036