车牌识别道闸一体机
一款将车牌识别、道闸为一体的现代智能设备，系统安装调试简单。
产品参数
机身长度：360mm机身宽度：300mm机身高度：1830mm像素：200万广告屏长度：360mm显示屏高度：850mm识别率：≥99.99%识别速度：300ms左右适应车速：<80公里/小时通讯方式：TCP/IP&RS485照度：0.1Lux（标准）传感器类型：1/3 COMS；触发方式：地感触发车辆检测率：>99%帧率：25帧/秒工作电压：AC 220V±10%整机功耗：≤20W工作温度：-20℃~+70℃工作湿度：20% ～ 90%（无凝结）
广告道闸参数：
工作电压 220V+10%/50HZ
电机功率 200W
使用环境温度 -30℃～80℃
相对湿度 ≤95%
道闸杆长度 PBG200≤3.7米；3.7米＜PBG100＜4.2米
广告翻板块数（块） 由杆长而定
广告翻板尺寸 82mm×830mm
灯箱画面尺寸 400mm×770mm
LED灯带电源 15A, 15W
抬杆后的高度 由杆长而定
抬杆时间 一般为5S
上横梁中心高度 1050mm
遥控距离 ≤30m
输入接口 +12V电平信号或大于100ms的脉冲信号；驱动电流小于10mA
通信接口 RS485电气标准
外观尺寸 450mm×360mm×1180mm
产品性能优势：
1、优化的嵌入式算法：综合识别率99.5%。
2、视频流识别优化处理：程度的识别准确度。
3、的成像自动控制：自动跟踪光线变化，有效抑制顺光和逆光；夜间抑制汽车大灯补光灯基于图像分析算法进行控制，避免了传统基于光敏电阻补光的不稳定性。
4、可以脱机运行。
5、产品稳定：的硬件架构和稳定的算法
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系统组成
智能车牌识别系统+收费管理系统
1、智能车牌识别系统
车牌识别模块属于纯软件识别方式，系统可根据车辆全景图片及特征图片，完成车辆特征的判断，结合触发机制，系统提供车辆行驶方向、经过时间、地点、车辆类型、号码等基本信息。
车牌识别模块技术参数
①、视频触发捕获率：
区域内对5km/h～160km/h行驶的车辆图像捕获率达99%以上。
②、车辆号牌识别准确率：
白天车辆号牌识别准确率大于95%；夜间车牌识别准确率90%以上。
③、捕获类型：
可识别02式牌照（GA36.1-2001）；牌照（GA36-92）；军照；警照；照；港澳车内地牌照；车辆等牌号。如出现新型车辆牌号，系统建设单位应免费升级软件。
⑤、颜色识别
系统对彩色（要求颜色）及黑白的颜色（不要求颜色）均能有效的识别。
⑥、升级
车牌识别模块可以动态地添加一些新的汉字，以提高程序的健壮及包容性，并且可以通过后台服务器进行升级。
2、收费管理系统
ParkWatch-2010感应式智能停车场系统采用车牌识别系统开发研制而成，它将计算机视觉技术、网络系统技术、机械、电子自动化设备、计算机以及智能卡技术有机的结合起来，从而对各类出入车辆进行有效的管理。
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。
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。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、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。
厚重宽车牌识别系统受青睐多地应用反响好
摘要：智能语音播报，停车计时共计2小时，收费10元整，开了这么多年车，去过数百个停车场停车，这个停车场是我见过智能化、人性化的停车
智能语音播报，停车计时共计2小时，收费10元整，开了这么多年车，去过数百个停车场停车，这个停车场是我见过智能化、人性化的停车管理系统，王先生对记者表示到。王先生所说的这家停车场位于某街道办，共500余个停车位，开放，采用了厚重宽智能，记者看到出入这个停车场的车辆既没有人工登记，也不用停车，而是自由自在的出入，进出停车场的效率非常高。
相信大家都有同样的停车感受，路上堵车本来很心烦，很多时候连进入停车场都要排队，而且部分停车场采用人工记录计时，费时费力有时还不准确。我国汽车工业发展到，汽车保有量猛增,对停车收费管理都提出了严峻考验，运用智能车牌识别技术实现、的收费管理将成为停车管理行业的主要发展方向。
对于停车场而言，号码是车辆的，出入停车场都需要进行快速有效的识别，传统的及人工识别记录操作不仅速度慢、失误率高，系统管理更为费时费力，同时也无形中让等待的车主更加烦躁。当车辆进入采用智能车牌识别系统的停车场时，系统通过摄像机快速进行车牌识别并自动拍照，并实现自动抬起档杆放行，无需取卡;出停车场时，摄像机会自动识别号码，通过和系统白名单比对，如果是固定车辆，道闸自动抬杆放行，如果是临时车辆，系统会自动计算费用，缴费后抬杆放行一两秒时间能自动完成车拍识别，对于固定车辆出入停车场的整个过程都不用人工操作，大降低了我们的工作量，同时管理效率却显著提升，停车场收费员董说道。
一个车牌识别系统是否实用，重要的指标是识别率。国际交通技术作过的识别率指标论述，要求是24小时全天候全牌正确识别率95%以上。
为了测试一个车牌识别系统识别率，需要将该系统安装在一个实际应用环境中，全天候运行24小时以上，采集至少1000辆自然车流通行时的车牌照进行识别，并且需要将车辆牌照图像和识别结果存储下来，以便调取查看。然后，还需要得到实际通过的车辆图像以及正确的人工识别结果。之后便可以统计出以下识别率：
1、自然交通流量的识别率=全牌正确识别总数/实际通过的车辆总数
2、可识别车牌照的百分率=人工正确读取的车牌照总数/实际通过的车辆总数
3、可识别全牌正确识别率=全牌正确识别的车牌照总数/人工读取的车牌照总数这三个指标决定了车牌识别系统的识别率，诸如可信度、误识率等都是车牌识别过程中的中间结果。