从平行到斜照 新大脑单目高位视频如何实现 8 泊位全覆盖?

在城市路内停车管理中,如何通过有限的硬件设备覆盖更多泊位,同时保证识别精度,是提升管理效率的关键。深圳市新大脑科技股份有限公司推出的800 万单目高位视频系统,通过硬件架构创新与算法优化,突破传统单目摄像头的覆盖局限,实现高位正照与中位斜照场景下的 8 泊位高效监测,为城市停车治理提供了低成本、高性价比的解决方案。

一、硬件架构:定焦与变焦镜头的 “黄金组合”

新大脑单目系统采用800 万像素 1/1.8" 逐行扫描 CMOS 传感器,搭配两种镜头配置,灵活适配不同场景需求:

35mm 定焦镜头(正照模式):

F2.0 大光圈设计,实现低照度下的高灵敏度成像,适合高位正照场景(6-6.5 米),横向覆盖 8 个泊位。

4-16mm 变焦镜头(斜照模式):

F1.6 光圈兼顾画质与景深,支持手动变焦调节,通过角度优化实现中位斜照(4-4.5 米)下的 8 泊位覆盖。

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二、场景适配:高位正照与中位斜照的差异化部署

新大脑单目系统通过高度与角度的动态调整,实现不同道路条件下的精准覆盖:

1. 高位正照(6-6.5 米)

  • 部署逻辑:

立杆高度 6-6.5 米,垂直向下正照,覆盖横向 8 个泊位,适合直线道路或商业区。

  • 优势:

视角垂直,车牌畸变最小,识别率达 98%;

单杆覆盖范围广,减少设备数量与施工成本。

2. 中位斜照(4-4.5 米)

  • 部署逻辑:

立杆高度 4-4.5 米,镜头倾斜 30°-45°,斜向覆盖 8 个泊位,适合窄路或住宅区。

  • 优势:

降低立杆高度,减少对城市景观的影响;

斜照角度减少相邻泊位遮挡,提升检测准确率。

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三、算法优化:大角度车牌识别技术突破物理极限

针对斜照场景下的车牌畸变与运动模糊问题,新大脑研发了深度学习 + 频域分析算法:

车牌矫正算法:

基于边缘及角点定位技术,将大角度车牌(如 45°)还原至 0° 理想视角,消除畸变影响。

模糊图像还原算法:

结合频域分析与深度学习模型,恢复运动模糊图像细节,识别率提升至 99%。

多帧融合技术:

连续抓拍 3 帧图像,动态选择最优帧进行识别,降低误判率。

技术验证:

在桂林某弯道场景(斜照角度 40°),传统单目系统识别率仅 75%,而新大脑系统通过算法优化稳定在 99%。

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从 “单点覆盖” 到 “区域治理”,单目系统的创新价值

新大脑单目高位视频系统通过硬件灵活性 + 算法智能性,实现了路内停车管理的 “一箭双雕”:既提升了单杆覆盖能力,又降低了部署成本。其在高位正照与中位斜照场景下的 8 泊位精准监测,为城市停车资源的高效利用提供了技术支撑。未来,随着算法持续迭代与硬件升级,新大脑科技将进一步推动单目系统在复杂场景中的应用,助力智慧城市建设迈向更高水平。

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