[教學]GV-LPR車牌辨識系統(DL engine)安裝注意事項

若要發揮GV-LPR (DL Engine)的最佳辨識效果，請參考以下安裝建議

GV-LPR車牌辨識系統 : 產品介紹 / 下載電子型錄 / 中文手冊

延伸閱讀 : GV-LPR V6.0車牌辨識系統，全面進化至AI深度學習引擎，於停車場或道路辨識場域都適用

 

安裝角度：

1. 垂直視角 ≦ 30°︰攝影機拍攝角度與地面的夾角需小於 30 度

備註︰儘量不要接近或低於 0 度，以避免攝影機被車燈直射或車牌反射天空的影像

2. 水平視角 ≦ 30°︰攝影機水平視角建議小於 30 度 (備註: 越接近 0 度，可以提高辨識率)學琳科技-產品技術應用通報

備註︰擷取照片時的車牌高度需達 40 pixel (像素)，您可以透過 Windows 內建之小畫家軟體開啟照片檔案，藉此可以察看車牌高度數據

影響辨識率常見問題：

1. 車牌歪斜/角度過大︰需調整攝影機角度及方向

2. 攝影機快門速度過慢及環境過暗將影響車牌清晰度
 

3. 辨識區不要設立於車輛轉彎處，以避免角度過大 (駕駛習慣差異)

4. 車牌於畫面上的大小

建議 : 車牌字體高度需達 40 像素，車牌過大過小都會影響辨視率

類比攝影機 : 建議調整攝影機時，調整車牌寬度為影像畫面寬度的 1/3~1/4 (過大過小都會影響辨識率，建議調整攝影機，讓影像寬度約等同㇐台房車車頭寬度，即能符合條件)

2Mp IP 攝影機 : 建議調整攝影機時，調整車牌寬度為影像畫面寬度的 1/10 (過大過小都會影響辨識率，建議調整攝影機，讓影像寬度約等同㇐台房車車頭寬度的 1.6 ~ 1.8 倍，即能符合條件)

5. 車牌於影像畫面上之行經路線︰
A.對角線或直線的行經路線，可以讓車牌於畫面中保有較⾧的顯示時間
B.車牌出現於影像畫面上時，需保持皆為有效的可辨識尺寸

6. 車牌辨識區域需明亮
社區安裝輔助燈範例︰光源需補至辨識區地面並反射至車牌，以避免車牌照片過度曝光

7. 錯誤安裝範例
車牌過暗且車燈炫光干擾辨識 車牌太小且行經路線非對角線學琳科技-產品技術應用通報

如何正確計算車牌辨識率 ?

提醒您LPR車牌辨識產品，於業界皆無法承諾獲得 100% 辨識率

車牌辨識率之計算方式：

1. 車牌辨識正確率=正確辨識車牌數/(所有通過車輛數－無效通過車輛數)
2. 無效通過車輛：污損、歪斜、遮蔽、曝光、塗反光漆及違反法規規定之車牌

例：今天所有通過車輛：1100輛
       無效通過車輛數：100輛
       辨識正確車牌：980輛
       辨識率為：980/(1100-100)=98%

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