天津宝坻电子车牌识别系统设备

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、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。
具备视频车辆检测功能的牌照识别系统，对视频信号中的一帧(场)的信号进行图像采集，数字化，得到对应的数字图像；然后对其进行分析，判断其中是否有车辆；若认为有车辆通行，则进入到下一步进行牌照识别；否则继续采集视频信号，进行处理。

采用计算机视觉技术识别车牌的流程通常都包括车辆图像采集，车牌定位，字符分割，光学字符识别，输出识别结果5个步骤。车辆图像的采集方式决定了车牌识别的技术路线。目前国际ITS通行的两条主流技术路线是自然光和红外光图像采集识别。自然光和红外光不会对人体产生不良的心理影响，也不会对环境产生新的电子污染，属于绿色环保技术。

自然光路线是指白天利用自然光线，夜间采用辅助照明光源，用彩色摄像机采集车辆真彩色图像，用彩色图像分析处理方法识别车牌。自然光真彩色识别技术路线，与人眼感光习惯一致，并且，真彩色图像能够反映车辆及其周围环境真实的图像信息，不仅可以用来识别车牌照，而且可以用来识别车牌照颜色、车流量、车型、车颜色等车辆特征。用一个摄像机采集的图像，同时实现所有前端基本视频信息采集、识别和人工辅助图像取证判别，可以前瞻性的为未来的智能交通系统工程预留接口。

后台管理体系：
一个车牌识别系统的后台管理体系，决定了这个车牌识别系统是否好用。清楚地认识到重要的一点是识别率达到是不可能的，因为车牌照污损、模糊、遮挡，或者天气也许很糟（下雪﹑冰雹﹑大雾等等）。后台管理体系的功能应该包括：
1、识别结果和车辆图像数据的可靠存储，当多功能的系统操作使得网络出差错时能保护图像数据不会丢失，同时便于事后人工排查；
2、有效的自动比对和查询技术，被识别的车牌照号码要同数据库中成千上万的车牌号码自动比对和提示报警，如果车牌照号码没有被正确读取时就要采用模糊查询技术才能得出相对“佳”的比对结果；
3、一个好的车牌识别系统对于联网运行，还需要提供实时通信、网络安全、远程维护、动态数据交互、数据库自动更新、硬件参数设置、系统故障诊断。

应用方式：
监测报警
对于纳入“黑名单”的车辆，例如：被通缉或挂失的车辆、欠交费车辆、未年检车辆、肇事逃逸及违章车辆等，只需将其车牌号码输入到应用系统中，车牌识别设备安装于的路口、卡口或由执法人员随时携带按需要放置，系统将识读所有通过车辆的牌照号码并与系统中的“黑名单”比对，一旦发现车辆立刻发出报警信息。系统可以全天不间断工作、不会疲劳、错误率极低；可以适应高速行驶的车辆；可以在车辆行使过程中完成任务不影响正常交通；整个监视过程中司机也不会觉察、保密性高。应用这种系统将地提高执法效率。

车辆出入管理
将车牌识别设备安装于出入口，记录车辆的牌照号码、出入时间，并与自动门、栏杆机的控制设备结合，实现车辆的自动管理。应用于停车场可以实现自动计时收费，也可以自动计算可用车位数量并给出提示，实现停车收费自动管理节省人力、提率。应用于智能小区可以自动判别驶入车辆是否属于本小区，对非内部车辆实现自动计时收费。在一些单位这种应用还可以同车辆调度系统相结合，自动地、客观地记录本单位车辆的出车情况。

自动放行
将的牌照信息输入系统，系统自动地识读经过车辆的牌照并查询内部数据库。对于需要自动放行的车辆系统驱动电子门或栏杆机让其通过，对于其它车辆系统会给出警示，由值勤人员处理。可用于特殊单位（如军事管理区、保密单位、保护单位等）、路桥收费卡口、住宅区等。

应用优势：
车牌识别系统在停车场中能够起到很大的作用，有助于推动停车场收入，特别是对丁一些机动型用户来说，能够随时释放山停车位，加大停车的梳动量。基丁停车场的车牌识别系统是一个基于视频监控和门禁系统合二为一的平台。该平台不仅允许终端用户查看视频信息，也可以让他们拉制摄像头，让系统抓拍到车牌信息后方可进入停车，停车费用明细可Web访问获取信息。

此外，车牌识别系统还是一个非常注重环保的管理系统，无纸票、无卡片，纯粹使用车牌识别，人力和设备成本都大大减少了。无票停车系统提供了一个完整的友好的用户体验方式，不再使用停车票据，也避免了出入口交通阻塞的可能。这种商业模式正在由解决方案提供商向大中型停车场所提供。停车场管理人员可实行外聘制，所需缴纳的管理费技照收入的百分比进行交换。一旦车牌自动识别停车场管理系统能够普及，成本将不会是压力。

车牌识别中主要涉及7个基础算法：
1、车牌定位——负责发现和隔离图像中的车牌；
2、车牌方向和大小——补偿车牌倾斜和调整至需要的分辨率；
3、归一化——调整图像亮度和对比度；
4、字符分割——找到车牌上的每个字符；
5、光学字符识别；
6、句法/几何分析——检查违反特定国家规则的字符和位置；
7、通过多个字段/图像识别的平均值生成一个更可靠或更可信的结果。尤其当每张图可能包含反射光，部分遮挡或其他临时影响。
上述每个环节的复杂度决定了系统的准确性。第三个阶段(归一化)，一些系统使用边缘检测技术增加字母和底牌的差异。中值滤波也可能被用于减少图片噪声。