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车牌识别系统的工作原理是怎么样呢?
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。

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,然而组成号的输出。

车辆检测:可采用地线圈检测、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。
定位:在经过图像预处置之后对图像进行行列扫描确定区域位置。
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:将辨认的结果以文本格式输出。

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。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。

常见的故障问题以及解决方法。
1、图像输出不来
出现这种情况先应该进行下面几项检查:摄像机是否有图像数据输出;镜头驱动线是否断裂或者连接正确。摄像机与控制板的连接线是否连接正确。识别系统是否有图像输出,检查视频线是否接入识别器模拟视频输入接口等。
2、过车显示“无”
此类故障多数是因为图像输入方面的原因。先检查车牌识别摄像机是否正常,图像是否清晰,位置是否有移动。对于监控摄像与车牌识别摄像分开的车道,可将接入识别仪的视频头接在字符叠加器上,观察图像是否正常,并调整摄像机。
3、车辆过抓拍线圈,软件无任何反应。
该类故障原因主要是工控机未收到触发信号,车牌识别主机及收费软件均未工作。此类故障请参见线圈及抓拍检测器维修过程。
4、软件显示“正在获取”。
该类故障原因主要是工控机与车牌识别主机通讯方面的原因。先检查车牌识别仪是否正常开启,并供电。其次检查车道网络是否正常。后请联系统监控中心对车道配置文件进行检查。

车牌识别系统有两种触发方式,一种是外设触发,另一种是视频触发。
外设触发工作方式是指采用线圈、红外或其他检测器检测车辆通过信号,车牌识别系统接受到车辆触发信号后,采集车辆图像,自动识别车牌,以及进行后续处理。该方法的优点是触发率高,性能稳定;缺点是需要切割地面铺设线圈,施工量大。
视频触发方式是指车牌识别系统采用动态运动目标序列图像分析处理技术,实时检测车道上车辆移动状况,发现车辆通过时捕捉车辆图像,识别车牌照,并进行后续处理。视频触发方式不需借助线圈、红外或其他硬件车辆检测器。
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,车牌识别管理系统采用了车牌识别技术,达到不停车、免取卡,有效提高车辆出入通行效率。

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