工勘描述
| 项目 | 要求 |
|---|---|
| 适用场景 | 道路、园区道路、禁停区域内的车辆违停检测与车牌识别 |
| 禁用场景 | 光、强光、弱光、反光、雨雾、画质模糊等场景画面剧烈抖动、远距离（>10m）识别条件车牌过小、车辆快速行驶、车牌被遮挡 |
| 支持功能 | 支持车辆进入规定区域内违停判断支持单层蓝牌、黄牌、绿牌（新能源）车牌号与车牌颜色识别 |
| 相机要求 | 推荐200万~500万像素，可见光，画质清晰，无畸变 |
| 目标大小 | 目标大小不小于画面大小5%,车牌区域需要清晰可辨 |
| 识别距离 | 小于10m最佳（200万@6mm） |
| 配置要求 | 置信度与算法参数保持默认值 |
| 算法逻辑 | 车辆违停检测&违停车辆车牌识别 |
算法检测示例
推荐场景
禁用场景
如何配置使用这个算法？
1. 配置车牌底库
第一步： 点击【底库管理】-【车牌底库】中的添加，如下图所示。
第二步： 在弹出的添加管理页面中输入【车牌号】，如“鲁A 1234*(自行输入)”。完成后点击【保存】。
第五步： 完成后车牌底库自动生效。
2. 配置车牌算法
在选择算法中选择【车辆违停车牌识别】算法，选择【底库组】，如“车牌底库”，选择【分组类型】：黑/白名单（黑/白名单的意义在本文中有介绍），完成后点击保存。完成后点击【保存】。
黑/白名单解释
在摄像头绑定车牌识别算法的时候，车牌识别算法需要绑定你配置的车牌底库。绑定底库的时候，需要选择是以 黑名单 方式还是 白名单 方式，那么这两种方式有什么区别呢？
- 黑名单逻辑：当摄像头画面中出现的车牌和底库的任意一个车牌是同一个车牌时，报警；
- 白名单逻辑：当摄像头画面中出现的车牌和底库的任意一个车牌都无法匹配时，报警。
Q1: 出现误报、漏报如何处理？
误报：
1.车辆识别错误：
- 提高【车辆检测置信度】，如0.6，尝试以0.1的步长逐步提高车辆检测置信度，上限值建议0.8。
2.车牌识别错误：
- 提高【车牌识别置信度】，如0.6，尝试以0.1的步长逐步提高车牌识别置信度，上限值建议0.8。
漏报：
1.车辆识别不到：
- 在推荐场景与算法使用约束下，出现漏报。降低【车辆检测置信度】，如0.4。下限值建议0.3。
2.车牌识别不到：
- 在推荐场景与算法使用约束下，出现漏报。降低【车牌识别置信度】，如0.4。下限值建议0.3。
置信度越高，模型对目标的判断越严格，可减少将其他目标误识别为任务目标的情况，但过高可能导致漏检。
置信度越低，模型越容易保留疑似任务目标，可提高召回率，但可能带来更多误报。
若仍出现大量肉眼可见的误报、漏报，请联系售后处理。
参数配置方法，如下图。
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