安胜智能停车场管理系统,聊城停车场车牌识别系统厂家

车牌识别系统智能化势在必行
智能车牌识别系统能对停车场的车辆实现无人值守管理，可以主动识别车辆身份，实现对出入口的控制管理，场内能指导车辆到停车位，弯道来车语音提示，保障车主的人身安全，还能实现停车时间主动计算，收取等功能。全程无需管理人员干涉。

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.共享经济的大潮正加快步伐，发展壮大，涉及行业不断增加，规模不断扩大。共享新形式简便易行，解决了传统模式所遇到的诸多问题。因而受到各国各地区的普遍重视欢迎。合作消费正是这种新经济的理想信号指示灯。

车辆识别的技术性在智慧交通行业的运用日益，技术性相对性完善，人工智能技术的运用提升了车辆识别的成功率。而针对车辆识别的生产厂家而言，怎样拓宽对总体目标车子的鉴别范畴，保持更的鉴别是智慧交通市场需要，那么怎样挑选一个好的停车场车牌识别系统就变成重中之重。

车牌定位之般要对图像做预处理，然后再进行定位、分割、识别等部分。得到的车牌图像有较多噪声、图像对比度不强，车牌被部分遮挡，车牌处出现污点、变脏，笔迹褪色，有其它字符区域干扰，以及出现因运动产生的图像模糊失真等情况，所以定位算法实现起来有困难 。
对于字符分割，则可能存在光照不均、污迹严重、车牌倾斜、对比度小、牌照褪色、牌照字符粘连等不利因素，需要研发与之适应的算法。而字符识别算法上，因为汉字笔画复杂，所以要求图像有更高的分辨率，系统有很高的采集和处理速度，才能达到实时处理的要求。算法的简捷、实用、率往往和算法速度形成冲突。
目前，全国各地开始逐步开展高速无感支付试点，越来越多的停车场也运用了“无感支付”系统完成车辆缴费。车牌云建行无感支付项目无感支付体验有车辆要经过无感支付车道出入停车场时，通过车牌识别扫描，车主无须取停车取卡或单子，仅仅2秒便可通过。车辆在离开停车场缴费时，已经绑定了第三方云平台的车牌号，通过车牌识别摄像机识别到车辆的身份后，系统即可以自动识别车辆所停时长，离开时会自动从车主绑定的第三方支付平台里扣除相应的停车费，整个过程中车主不用停车，不用取手机扫码，直接离场，全程车主不会在出口有任何停顿情况，相较于传统现金缴费，无感支付将通行效率提高了90%。车牌云无感支付直接开车离开不用停顿，不仅地缓解了出入口拥堵问题。但是资金流受银行控制。第三种是资金直达类型，比如车牌达的停车收费系统，收入的停车费直接进入业主自己账户中，随时可以体现，资金流由停车场管理方控制。数据安全传统系统的数据存入单机电脑中，电脑故障数据存在遗失情况，且风险由停车场管理方承担，一旦遇到的问题，数据很难恢复，数据安全性低。车牌云系统的数据直接存入云中，采用阿里云，大平台安全系数高，随着智能停车场行业近年来进入高速发展期，传统的停车场系统已经不能满足消费者的多样化需求，从传统单一的出入口控制到如今的云停车、车牌识别系统等等。随着车牌识别的，越来越多的工程商朋友们接车牌识别的项目也越来越多，那么如何安装车牌识别系统成了我们客户担心的问题之一。
字符识别的难点之一。易混淆字符包车牌识别结果输出接口数据将车牌识别结果以文本格式输出，包括车牌号，车牌颜色，车牌识别系统字符识别对分割后的字符的灰度图像进行归一化处理，特征提取，然后经过机器学习或与字符数据库模板进行匹配，后选取匹配度高的结果作为识别结果。目前比较流行的字符识别算法有：模板匹配法、人工网络法、支持向量机法和分类法等。模板匹配法的优点是识别速度快、方法简单，缺点是对断裂、污损等情况的处理有一些困难；人工网络法学习能力强、适应性强、分类能力强但比较耗时；支持向量机法对于未见过的测试样本具有更好的识别能力且需要较少的训练样本；分类法能侧重于比较重要的训练数据，识别速度快、实时性较高。