章丘市大华车牌识别一体机维修电话

监控报警,车辆进入黑名单,例如:想要或报告车辆损失欠费,未年检车辆、肇事逃逸、违章车辆等,需要将车牌号码输入到系统中,安装在车牌识别系统中的交叉口的智能设备、卡口或进行放置,由执法人员系统将阅读所有通过车辆的车牌号和系统中的黑名单,一旦发现的车辆立即发出报警信息.
该系统可以全天工作,不中断,不疲劳,低误码率.它能适应高速行驶的车辆,能在不影响正常交通的情况下完成车辆运动过程中的任务.司机不会意识到高度隐私.该系统的应用将大大提高执法效率.
超速罚款,智能车牌识别系统技术结合测速设备,可用于惩罚车辆超速违章,常用于高速公路.具体应用是:在道路上设置车速监控点,捕捉超速车辆,识别车牌号,并将车辆的车牌号和图片发送到各个出口.在每一个设置中,处罚与智能识别的车辆牌照识别设备和号码,并已收到的数量超速车辆,一旦号码是相同的执法通知警告装置.
与传统的超速监控方式相比,该应用可以节省警力,降低执法人员的强度,而且安全、、隐蔽,驾驶员需要时刻提醒自己不要超速行驶,大大减少了超速行驶.
车辆出入管理,智能车牌识别设备安装在内外,记录车辆的车牌号、存取时间,并结合自动门、栏杆机控制设备,实现车辆的自动管理.在停车场,可以自动计时收费,自动计算停车位数,并计算提示时间.停车费的自动管理可以节省人力,提率.
智能小区的应用,可以自动判断入境车辆是否属于该小区,实现了非内部车辆的自动计时收费.在某些单元中,应用程序还可以与车辆调度系统相结合,自动、客观地记录机组的车辆.

基于计算机视觉技术的车牌识别系统通常包括车牌图像采集、车牌定位、字符分割、光学字符识别五个步骤。汽车图像采集模式决定车牌识别技术路线。国际上的两条主要技术路线是自然光和红外图像的获取和识别。自然光和红外光不会对人体产生负面的心理影响，也不会对环境产生新的电子污染，属于绿色环保技术。



自然光路是指白天利用自然光、夜间辅助照源、彩色摄像机采集车辆的真实彩色图像，并通过彩色图像分析处理方法对车牌进行识别的方法。自然光真彩色识别技术路线，与人眼感光习惯一致，真彩色图像可以反映车辆及其周围环境的图像信息，不仅可以用来识别车牌，并可用于识别车牌颜色、车、数车模型，如颜色特征。


利用摄像头采集图像，同时实现所有前端基本视频信息的采集、识别和人工辅助图像取证判别，可以为未来智能交通系统工程接口预留前景。


红外光路是利用车牌反射和红外光学特性，利用红外摄像机采集车辆的灰度图像，由于红外的特性，车辆几乎只能在图像中看到车牌，然后用黑白图像处理的方法来识别车牌。在950nm红外照明装置可以捕捉到一个好的反光车牌图像。因为红外光不是可见光，所以它不会对驾驶员产生视觉冲击。


此外，红外照明器提供恒定的光，所拍摄的图像是相同的，无论它是亮的一天或黑暗的小时的一天。的例外是白天，有时会看到一些许可证的细节，因为晴天时太阳光的影响。使用红外灯的缺点是捕获的车牌图像不是彩色的，不能获得车辆图像，严重依赖于车牌的反光材料。

车牌识别系统的工作原理是怎么样呢？
摘要：近年来随着社会的发展、汽车数量逞几何倍增，对于交通的管理、车辆的停车管理还有收费的管理要求也随着汽车数量的增加而要求更高。如...
    近年来随着社会的发展、汽车数量逞几何倍增，对于交通的管理、车辆的停车管理还有收费的管理要求也随着汽车数量的增加而要求更高。如何让高科技的技术实现安全智能化一体管理成为一个比较重要的问题。
     作为全新技术算法识别的一种模式，在智能化的交通领域可以得到广泛的应用。
完整的车牌识别系统它包括：图像抓拍、车牌识别、车辆检测、数据传输等几局部组成。车牌识别系统也包括车牌字符算法、定位算法、和光学字符算法等。当车辆检测局部信息时触发图像采集单元进行采集。系统的采集单元会自动的对图像影像进行预处理，完够定位出车辆的位置，然而再把识别出来的字符进行分割再进行对比，然而组成车牌号的输出。能识别输出步骤通常会有以下几点：
车辆检测：可采用地线圈检测、雷达检测技术、红外检测、视频检测等多种方式感知车辆的经过，而且还触发摄像机对车辆进行抓拍采集。
图像采集：经过摄像抓拍主机对通行车辆实时采集、不连续记载。
预处置：自动曝光、自动白均衡、噪声过滤以及边缘加强、伽马校正、比照度调整等。
车牌定位：在经过图像预处置之后对图像进行行列扫描确定车牌区域位置。
字符的分割：在图像中定位出车辆的所在区域后，经过第二值化和灰度化的处理能够准确定位到字符区域，然后依据字符尺寸特征来进行字符分割。
字符辨认：对分割后的字符缩放、特征提取，与字符数据库模板中的规范字符表达方式停止匹配判别。
结果输出：将车牌辨认的结果以文本格式输出。

车牌识别系统解决方案
一、用户需求分析
   在现代化停车场管理中，涉及到各方面的管理，其中车辆的管理是一个重要的方面。尤其是对特殊停车场、大院及、小区而言，要求对各种车辆实时地进行严格的管理，对其出入的时间进行严格的监视，并对各类车辆进行登记（包括内部车辆和外部车辆）和识别。对大规模的场区中，各种出入的车辆较多，如每辆车都要进行人工判断，既费时，又不利于管理和查询，保卫工作比较困难，效率低下。为了改善这种与现代化停车场、大院及、小区等不相称的管理模式，需要尽快实现车辆管理工作的自动化、智能化，并以计算机网络的形式进行管理，对所有出入口的车辆进行有效地、准确地监测和管理。要求系统提供相应的应用软件，实现营区管理的率、智能化。    该系统是利用视频流的车牌自动识别算法，或者地感触发，对车辆进行抓拍、号牌识别，当车辆进入小区入口时，车牌自动识别算法自动抓拍车辆照片并识别车牌号码，将车牌号码，颜色，车牌特征数据，入场时间信息等传记录下来，车辆可无障碍出入停车场，为用户提供了一种崭新的服务模式。    系统自动识别进入小区车辆的号码和车牌特征，验证用户的合法身份，自动比对黑名单库，自动报警，并可对整个停车场情况进行监控和管理，包括出入口管理，内部管理，采集，存储数据和系统工作状态，以便管理员进行监控，维护，统计，查询和打印报表等工作。车辆出入小区，完全处于系统监控之下，使小区的出入，收费，防盗，车位管理完全智能化、自动化并具有方便快捷，安全可靠的优点． 其主要特点如下：识别系统对环境的依赖性降低至低程度，可实现全天候正常工作，且识别率保持较高水平。基于LPR识别系统提高了识别的速度和准确性。可识别的小号牌宽度为80个像素适应复杂的气候及光照条件，如阴天、雨天、晚上仍可高识别率。适应高速大流量，车速在20km/h，单车道流量为30辆/分钟时仍可高识别率(98%)。实现对视频图像的逐帧处理，视频流触发，不用埋设地感线圈（双通道），避免破坏路面。工程安装简便、运行稳定，不干扰用户已有系。具有的处理能力，对车辆行进过程中所有图像都进行识别和处理，不依赖于单张图片，有效提高设备对复杂环境的适应能力 1.1、对不同光照的适应能力    在工程现场环境比较复杂，例如：烟雾、雨雪、日光不同角度的照射、车灯以及大型广告牌等都有可能对识别系统造成干扰，特别是采用外触发方式的识别设备，其识别率严重依赖于所抓拍的图片，当抓拍的瞬间，车辆牌照处在受干扰位置，会造成误识别。     我公司的车牌识别算法对视频图像进行逐帧实时处理，车辆在运动过程中，角度、光照是不断变化的，总会在某些时刻车牌是清晰的，一定会采集到一些车牌清晰的视频帧用于分析和识别，因此我公司的车牌识别设备对光线、气候的抗干扰能力。 1.2、对闯关车辆和低速行驶车辆的适应能力    由于采用高速算法平台，适应时速20公里/小时的车速，使得车辆在速（闯关冲卡车辆）行驶或低速行驶时都能准确识别车牌号码抓拍图片，避免了因高速车辆通行路口无法捕获的现象发生。

车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，目前新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%。
车牌识别技术结合电子不停车收费系统（ETC）识别车辆，过往车辆通过道口时无须停车，即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。在车场管理中，为提高出入口车辆通行效率，车牌识别针对无需收停车费的车辆（如月卡车、内部免费通行车辆），建设无人值守的快速通道，免取卡、不停车的出入体验，正改变出入停车场的管理模式。
车牌识别系统是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车的车牌号码，从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理，交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化监管、闯红灯电子、公路收费站等等功能。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。
汽车牌照号码是车辆的“身份”标识，牌照自动识别技术可以在汽车不作任何改动的情况下实现汽车“身份”的自动登记及验证，这项技术已经应用于公路收费、停车管理、称重系统、交通诱导、交通执法、公路稽查、车辆调度、车辆检测等各种场合。
车牌识别停车场管理系统将摄像机在入口拍摄的车辆车牌号码图象自动识别并转换成数字信号。做到一卡一车，车牌识别的优势在于可以把卡和车对应起来，使管理提高一个档次，卡和车的对应的优点在于长租卡须和车配合使用，杜绝一卡多车使用的漏洞，提高物业管理的效益；同时自动比对进出车辆，防止偷盗事件的发生。升级后的摄像系统可以采集更清晰的图片，作为档案保存，可以为一些纠纷提供有力的证据。 方便了管理人员在车辆出场时进行比对，大大增强了系统的安全性。
汽车牌照自动识别技术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。通过对图像的采集和处理，完成车牌自动识别功能，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别，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。
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(如图1所示)。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。

资讯热线：
　　从技术上评估车牌识别系统，有三个指标，即识别率、识别速度和后台管理系统。当然，前提是系统能够稳定可靠地运行。所以想要评估车牌识别系统的好坏，下面车牌识别厂家小编给大家
介绍的三种评估标准供大家参考|：
　　，认可率
　　无论车牌识别系统是否实用，重要的指标是识别率。国际交通技术已被用作特殊识别率指标。要求是一体化24小时全天候的正确识别率为85%~95%。
　　为了测试车牌识别系统的识别率，系统需要安装在24小时或更长时间运行的实际应用环境中，为至少1000辆流通的自然车辆收集车牌，并识别许可证。板图像和识别。存储结果以供检索。然
后，您需要获得实际的车辆图像和正确的手动识别结果。然后可以计算以下识别率：
　　1、自然交通流量识别率=正确识别整数/实际通过车辆总数的总数
　　2、可识别的车牌百分比=人正确读取的车牌总数/实际通过的车辆总数
　　3、可以识别整张卡的正确识别率=整张卡正确识别的牌照总数/手动读取的牌照总数。这三个指标决定了车牌识别系统的识别率，例如可信度、误识别率等。中间结果是车牌识别过程。
　　第二，识别速度
　　识别速度决定了车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。具有高识别率的系统，如果需要几秒甚至几分钟来识别结果，那么系统将没有实际意义，因为它不能满足实际应用的实时要求。
例如，高速公路收费中车牌识别应用的功能之一是减少运输时间。速度是减少此类应用程序中流量时间的有力。、避免交通拥堵。国际运输技术提出的识别速度在1秒以内，越快越好。
　　第三，后台管理
　　车牌识别系统的后台管理系统确定车牌识别系统是否易于使用。清楚地认识到重要的一点是识别率是，因为牌照很脏，、模糊，、被阻挡，或天气可能不好(雪，冰雹，雾等)。后端管理
系统的功能应包括：
　　1、识别结果和车辆图像数据的可靠存储，当多功能系统操作造成网络错误时，可以保护图像数据不被丢失，方便以后进行人工调查;
　　2、有效的自动比对和查询技术，识别的车牌号应自动与数据库中的数千个车牌号进行比较并提示报警，如果车牌号未正确读取，则使用模糊查询。该技术可以得到"与更佳"的比较结果;
　　3、一个良好的车牌识别系统，用于网络运行，还需要提供实时通讯、网络安全、远程维护、动态数据交换、数据库自动更新、硬件
栅栏道闸
机器人车牌识别一体机
智能车牌识别
车牌识别四行屏
智能竖屏车牌识别
多角度车牌识别收费

给生活出车带来很大的方便，无论是在小区的出入口，或是在一些商场等公共区域的停车场，都可以看到他们的身影。让人们的出行变的更简单更随意。
  车牌识别管理系统他们是有很多种不同的产品的。在今天的时间里面，我们主要讲解其中的一种广告倒闸。这款产品在我们的生活当中是经常可以看到的。这款产品它的箱体非常的结实。而且具有良好的防水效果。外观非常的大方美观，而且还可以根据客户的需求来进行加工定制。该产品可以应用在多个环境当中。即使是应用在一些恶劣的环境当中。应用起来也是没有任何问题的。该产品外形上是非常的简洁大方的。而且该产品还可以，留有广告位置。因为在人们出行的过程当中都会看到。所以说，能够起到很好的广告效应。该产品在实际的操作过程当中是非常简单方便的。该产品具有自动识别系统。感应非常的灵敏。可以全天24小时的无人坚守应用，节约时间节约看门人员的费用及时的把信息输入到操控箱中
随着移动互联网时代的到来，使用手机等智能终端上网的人数越来越多，给人们的生活和消费带来便捷。我们的管理系统也可以应用我们的手机来进行支付，实现了无人值守的管理模式，给人们带来了很大的方便。
车牌识别管理系统
可以实现无人值守
车牌识别管理系统也在追赶潮流，走在时代的，也加入了支持移动支付的行列，摒弃了传统式刷卡模式和资金模式，解决了诸多缴费问题，如排队刷卡浪费时间、找零钱麻烦、收费人员中饱私囊、谎报价格等等问题，让该收的费用“无处可逃”移动支付直接到停车管理公司帐号，车主不需排队缴费，为车主省去更多等待的时间。不管医院、购物中心还是不起眼的小店都纷纷加入了支持移动支付的行列，用手机扫二维码支付轻松完成结账，只需一部手机。移动支付让停车管理更加规范、有序、方便，节省60%人工成本和找零钱的时间，效益提升。
以上内容就是我们为您介绍的车牌识别管理系统的一些相关知识，它的使用给人们带来了方便，手机支付在此系统中的应用，为管理者节省了成本，提高了工作的效率，也给使用者带来了很大的方便。

门禁系统是出入口管理的道安全防线，这道防线非常重要。现在市面上有各种各样的门禁，如二维码识别门禁、指纹识别门禁、密码门禁等等，在众多门禁模式中，目前流行的一种门禁模式是人脸识别门禁。人脸识别门禁采用的是人脸识别技术，技术含量高，因此人脸识别门禁给人一种方便、、智能的印象，在很多酒店、别墅、写字楼，用户更加青睐人脸识别门禁。那么，和其他门禁相比，
人脸识别系统
门禁有什么优势呢？
　　人脸识别门禁是根据人的面部特征进行访问控制，刷脸就可以通行，不需要手机、门禁卡等等其他媒介的辅助。如此一来，人脸识别门禁还解决了忘记密码、忘记带门禁卡、门禁卡丢失等等问题，也杜绝了这些问题带来的安全隐患，和其他门禁相比起来人脸识别门禁的安全性更高。从用户的体验来看，人脸识别门禁相比于其他门禁更加方便智能，不受年龄限制，腾不出手也不用担心开门困难，只需要往人脸识别门禁前面一站就能轻松通行。
　　如今，人脸识别技术的发展越来越成熟，现在市面上有好多成熟的
人脸识别系统
门禁产品，应用的场景非常多。人脸识别门禁借助三维活体检测技术，识别的准确率高达99%。对于人脸库中的每一张人脸，人脸识别门禁都能地识别出来，即使是双胞胎，人脸识别门禁也能根据他们各自特的面部特征将他们分辨开来。另外，人脸识别门禁具有活体检测的功能，可以有效防止照片、视频、蜡像的欺骗，未经过授权的用户想利用其他人的照片和视频等通过人脸识别门禁是不可能的。因此在出入口使用人脸识别门禁，可以程度地保障用户的安全，有效地解决陌生人随意进出的问题，也让出入口管理更加智能。除此之外，人脸识别门禁可以对人脸实现秒内识别，和其他门禁相比人脸识别门禁的通行效率更高。人脸识别系统门禁的出现给我们的生活带来了的方便，在人脸识别门禁的帮助下我们实现了智能通行，让我们的生活得到不断的改善，走向更智能的未来。

近几年来，车牌识别的概念被提及的越来越多。面对传统停车业务在飞速发展的城市交通面前暴露出来的停车难、寻车难、效率低下等各种问题，车牌识别无疑已成为智能交通行业发展的核心技术。
车牌识别技术简单概括就是基于图像分割和图像识别的技术，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。车牌识别过程包括图像采集、预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、结果输出等一系列算法运算。
车牌识别应用在智慧停车领域主要包含出入口车牌识别、场内视频引导、道路停车三大板块，这三大板块也是城市停车整体架构中的部分。
出入口车牌识别
早期，视频识别引入到停车场出入口领域主要还是靠后端识别，通过前端模拟相机的视频流实时输入后端分析服务器，后端服务器同时接入多路前端相机的视频流，通过服务器自身算法分析终输出车牌文本信息到平台。
随着智能化程度的前移，网络相机逐渐替代了模拟相机，随之而来的车牌识别技术也集成到前端相机内，车辆进入IPC的识别区域内则触发相机进行抓拍业务和识别业务，同时输出车牌信息，将车牌OSD信息叠加到抓拍图片，这样不但降低了前端设备成本和系统造价，同时还提高了车牌识别速度。
车牌识别的整套识别业务包括图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等环节，终将车牌识别的结果以文本格式输出或者叠加在抓拍图片上，如图1所示。

图1 IPC的车牌识别流程▲

01 图像采集
通过IPC对过车或车辆违章行为进行实时、不间断记录、采集。
02 图像预处理
图像预处理是影响车牌识别率高低的关键因素，需要对IPC采集到的原始图像进行噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等处理。
03 车牌定位
图像预处理是影响车牌识别率高低的关键因素，需要对IPC采集到的原始图像进行噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等处理。
04 字符分割
字符分割是在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化等处理，进一步定位字符区域，然后根据字符尺寸特征提出动态模板法进行字符分割，并将字符大小进行归一化处理。
05 字符识别
字符识别是对分割后的字符进行缩放、特征提取，获得特定字符的表达形式，然后通过分类判别函数和分类规则，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别就可以识别出输入的字符图像。
场内视频引导
场内视频引导技术诞生前，停车场车位引导主要还是以超声波技术来实现，但超声波探测器只能做到一对一检测，且无法做到车辆车牌信息的获取从而实现反向寻车功能;无法实时看到停车画面，而且方案整体施工较为复杂，检测效果对工程施工的依赖性较高。
视频技术场内引导大大提高了整体方案的性，大华公司率先推出室内视频车位检测器，基于车牌识别技术、车辆模型检测技术实现对有牌车车牌识别和无牌车车位状态准确判断。同时大华公司推出的两车位、三车位以及六车位相机的行业创新产品结合双网口专利技术大大降低了施工复杂成程度和施工成本。
场内引导视频识别技术有别于停车场出入口车牌识别技术，主要区别在于前者是基于静态车辆的车辆模型检测为前提进行车牌识别业务，所以对无牌车的车位状态也能进行准确判断。随着视频技术在场内引导的广泛应用，超声波检测技术逐渐被市场淘汰。
道路停车
国内道路停车业务早可追溯到1980年代港澳地区的咪表时代，到21世纪初纯人工智能手持终端收费引入，以及2014年以深圳为代表的“地磁+app”模式。随着时间推移，可以发现车牌识别业务也逐渐渗透进来，下面就来回顾一下车牌识别技术在道路停车管理中的应用。
01 手持POS收费终端
1980年代，港澳地区开始实行咪表管理技术，但该技术并不适应当下国情，随着技术的发展以及客户对车位管理需求的提高，出现了人工手持智能收费终端的收费方式，通过人工对车主停车情况进行把握，然后利用智能收费终端对车位上的车辆进行拍照车牌识别和登记，把登记信息同步上传给云平台做计费管理，如图2。

图2 人工手持智能收费终端拍摄车牌识别车牌号▲
当车辆驶离时通过人工收费对车辆停车进行缴费，停车欠缴费车主的车牌会被平台自动记录，欠款会累计到车辆下一次停车收费时进行补缴。但人工管理车位相对效率较低，时常导致停车收费金额流失。
手持终端识别车位上停放的车辆车牌，其原理属于后端识别，通过手持终端拍照功能，结合收费软件本身自带的车牌识别算法，对图片流中的车牌进行定位、车牌提取、字符切割和识别，终输出车牌信息。车牌识别技术结合手持终端的应用在当时一度受到热捧。
02 室外视频车位检测器
室外视频车位检测器应用在道路停车领域可以被认为是“道路停车3.0阶段”。室外视频车位检测器的原理结合了多种人工智能技术，比如车牌识别、超声波检测、车牌颜色检测、车辆模型检测等技术。每车位放置1台视频车位检测器对驶入车辆进行车牌识别和车位状态判断，通过终端盒走无线网桥传输方式把抓拍图片和对应的识别结果上传给云平台。就前端室外视频车位检测器而言，它不仅仅应用到了车牌识别技术，还应用深度学习技术把车辆的非结构化数据提取成结构化数据，超声波检测技术辅助判断车位状态，多重检测机制确保车牌识别率和车位状态判断率，如图3。

图3 室外视频车位检测器实际抓拍图片▲

03 枪球联动方案
枪球联动方案是目前车牌识别应用于道路停车管理的另一个热门方案。系统前端设备主要有车位管理枪球一体机、LED常亮补光灯、交换机、终端管理盒和智能手持终端。车位管理枪球一体机，用于停车点停车状态检测以及车辆抓拍;LED常亮补光灯用于夜间环境光照度较低时枪球机的补光，采用暖光灯，降低光污染;交换机用于前端网络设备的汇聚;终端管理盒用于前端数据缓存;智能手持POS辅助收费工作，用于泊位状态以及车辆信息核准、收费管理等。
车位管理枪机用于管理枪球机视场盲区车位，若现场立杆位置可以使有效车位避开枪球机的视场盲区(即枪球机视场盲区内没有泊位)，则可以免去车位管理枪机，见图4。

图4 枪球联动方案现场检测效果图▲

车牌识别的延伸应用
目前，甲方客户的需求呈多样化趋势，已不仅仅局限于对车牌识别的要求以及车身颜色、车标、车型、挂坠、年检标志等和车辆相关的纵向非结构化数据的提取，结合当前移动互联网技术的普及，市场对车牌的横向数据挖掘也有很旺盛的需求，比如车内驾驶员人脸、手机上的二维码等等。
大华公司抓住了市场的这种个性化需求，与其子公司华睿科技共同推出了机器视觉相机，通过前端高帧率相机的快速抓拍，在手机处于唤醒状态时定位手机二维码，快速识别二维码并输出文本信息，同时后端POS机对前端相机传输过来的二维码信息完成/支付宝扣费。机器视觉相机的强大性能及算法优势，提高了出入口车主的进出和支付体验，为视频技术在停车领域的多样化应用提供一个很好的实际案例。