Ordne die
Fahrzeug, nicht
die Ziffern
Selbst bei hoher LPR-Genauigkeit pro Fahrspur führen reale Bedingungen (Blendung, Schmutz, Schäden, Winkelvariationen, Hindernisse) zu Variabilität, die zu inkonsistenten Auslesungen zwischen Eingang und Ausgang führt:
Und wenn das Matching fehlschlägt:
- Die Sitzungen bleiben ungelöst
- Die Fahrzeugzählung wird unzuverlässig
- Die manuelle Überprüfung nimmt zu
- Einnahmen können gefährdet sein
Warum nur die Kennzeichen-Ziffern verwenden, wenn man das ganze Fahrzeug nutzen kann?
Die LPR-Genauigkeit wird pro Spur gemessen, aber die Parkleistung wird zwischen Einfahrt und Ausfahrt definiert, wo Sitzungen abgeschlossen, Einnahmen gesichert und Fahrzeuge gezählt werden.
Einführung von Survision Deepmatch
DeepMatch erweitert die LPR-Leistung von Survision zu einer konsistenten Fahrzeugidentität und verbessert das Matching von Ein- bis Ausgang unter realen Bedingungen. Es ersetzt die LPR nicht, sondern nutzt, was zwischen den Fahrspuren passiert!
Deepmatch gewährleistet eine konsistente Fahrzeugidentität über Fahrspuren hinweg, indem es Kennzeichenintelligenz mit zusätzlichen fahrzeugspezifischen Signalen kombiniert, wie zum Beispiel:
- Multi-Modell Kennzeichenerkennung
- Typ, Marke und Modell Erkennung
- Fahrzeugbilddetails (Fingerabdruck)
- Zeitlicher und richtungsbezogener Kontext
Diese Multi-Signal-Datenfusion ermöglicht es DeepMatch, eine eindeutige Fahrzeug-ID zuzuweisen. Selbst wenn das Nummernschild teilweise verdeckt, beschädigt oder inkonsistent zwischen Einfahrt und Ausfahrt erfasst wird.
DeepMatch verbessert die Übereinstimmungs-Kontinuität, sodass mehr Sitzungen korrekt abgeschlossen werden und die Fahrzeugzahlen zuverlässig bleiben. Das Ergebnis ist eine verbesserte Übereinstimmungsrate, stärkere Sitzungs-Kontinuität und eine zuverlässigere betriebliche Leistung.
Wie verbessert DeepMatch die LPR-Leistung?
Der Kern von Deepmatch besteht darin, eine hochzuverlässige, persistente Fahrzeugidentität während des gesamten Prozesses zu schaffen. Durch die Konsolidierung mehrerer Lesevorgänge in eine einzige Transaktions-ID verknüpft das System erfolgreich Ein- und Ausfahrten, selbst wenn es mit unvollkommenen Kennzeichendaten konfrontiert ist, was eine kontinuierliche Verfeinerung und Verbesserung im Verlauf der Sitzung ermöglicht. Das System rekonstruiert die Reise, nicht nur eine Kennzeichennummer.
DeepMatch verbessert
Übereinstimmung von Eingang zu Ausgang durch:
- Abgleich von teilweisen oder inkonsistenten Lesevorgängen
- Behebung von Unstimmigkeiten, die durch Änderungen der Sichtbarkeit in der realen Welt verursacht werden
- Zuordnung der Fahrzeugidentität über die Erkennungen hinweg
- Bereitstellung von Übereinstimmungsvertrauensbewertungen
Dies reduziert Fehlanpassungen und verbessert die Sitzungscontinuity über die Spuren hinweg.
Häufig gestellte Fragen
No. DeepMatch works on top of Survision’s LPR technology. It extends LPR into a vehicle identity layer that improves matching across cameras and zones.
Kann DeepMatch mit Kameras verwendet werden, die nicht von Survision sind?
Nein. DeepMatch ist so konzipiert, dass es innerhalb des Ökosystems von Survision funktioniert und auf die Kennzeichenintelligenz und Fahrzeugmetadaten von Survision angewiesen ist, um korrekt zu funktionieren.
Wie erhalte ich DeepMatch-Daten?
DeepMatch wird über eine API bereitgestellt.
Welche Informationen werden empfangen
DeepMatch wird über eine API bereitgestellt. Jedes Mal, wenn ein Fahrzeug erkannt wird, wird ein Ereignis ausgelöst, das Folgendes enthält:
- Eine persistente Fahrzeugtransaktions-ID
- Platteninformationen (Platte, Zustand, Vertrauensrate, MMR, C)
- Übereinstimmungsvertrauenspunktzahl
- Erhöhte Nummernschild (Ergebnis der Zuordnung)
- Vollständige Ereignishistorie
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Merkmale
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Klassifikation |
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Survision Guard |
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Survision DeepMatch (mind. 2 Kameras) |
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