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车牌识别流程：车牌自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备（监测车辆是否进入视野）、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机（如计算机）等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些车牌识别系统还具有通过视频图像判断是否有车的功能称之为视频车辆检测。一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。车牌识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。
车辆检测：车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式。采用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触发位置、节省开支，而且更适合移动式、便携式应用的要求。郑州道闸车牌识别停车场系统厂家。
系统进行视频车辆检测，需要具备很高的处理速度并采用的算法，在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。若处理速度慢，则导致丢帧，使系统无法检测到行驶速度较快的车辆，同时也难以在有利于识别的位置开始识别处理，影响系统识别率。因此，将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。
号码识别，为了进行车牌识别，需要以下几个基本的步骤：
1) 牌照定位，定位图片中的牌照位置；
2) 牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；
3) 牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，终组成牌照号码。
车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。
1. 牌照定位：自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，后选定一个的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。
2.牌照字符分割：完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。
3. 牌照字符识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，选择匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。郑州小区道闸车牌识别停车场系统厂家
实际应用中，车牌识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率，也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像利于识别.
车牌识别收费系统硬件要求
支持内存储：在与服务器通信失败时，车辆数据存储在设备SD卡里，服务器通信成功时，发送存储车辆数据(PCC200适用)；
支持监控录像：支持模拟CVBS输出，超宽角度，支持低照度，同时具备车场监控功能；
支持脱机功能：在与服务器通信失败时，对内置在设备的车辆可直接道闸放行并记录(需配置特殊型号)；
支持自动光圈控制、内置偏振镜自动切换控制、支持内置红外滤镜切换控制；
具有跟踪车辆车牌fan光度，动态调整摄像机参数功能，达到优图像效果；
具有即时上报工作状态功能，包括：工作状态、客户端连接状态等；
支持多车道多车辆识别：同时支持两车道多车辆识别；
支持继电器（或TTL电平）输出： 可直接控制道闸；
具有实时逐帧视频检测/车牌识别/车辆跟踪功能；
支持低照度、超宽动态、强光抑制功能；
支持多子系统进行联网功能，子系统之间可以通过局域网进行文件传输和通信；
支持1~ 4路实时视频监控，一台工作站多可以显示4路视频监控；
CPU i3及以上，内存：4G及以上；Windows XP/Windows 2003/Win 7/Win 8  +  DirectX 9.0；
GDI+ 编程接口 ( GdiPlus.dll )；显卡：立显卡，显存2G及以上；网络：1G（网卡和交换机）；
硬盘：320G以上；
显示器分辨率：1024*768以上；（四路增加视频卡）
监控安装弱电施工门禁安装无线网覆盖


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