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车牌识别系统的介绍
识别流程
高的自动识别的硬件基础一般包括触发设备(凿测车辆是否进入视野)、摄象设备、照明设备、图像采集设备、识别号码的处理机(如计算机)等,其软件核心包.括定位算法、通过视频图象判断是字符分割算法和光学字符识别算等。某些车牌识别系统还具有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。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单示,的采集当前的视狮图像。车牌识别单无对图象进行处理,定位出德照性落用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。
车辆检测
车辆检测可以采用理地线圈检刑.红外检测、检则技术、祝频检测等多种方式。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。
系统进行视频车辆检测,需要具备很高的处理速度并采用的算法,在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。若处理速度慢,则导致丢帧,使系统无法检测到行驶重度较快的赖乐周时也器以在有利于识别的位置开始识别处理,要明群稳口所率。因此,将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术雅度。
号码识别
为了进行车牌识别,需要以下几个基本的步骤:
1、牌照定位,定位圈片中的牌照位置;
2、牌照字符分割,把牌照中的字符分割出来;
3、牌照字符识别,把分割好的字符进行识别,组成牌服号码。

系统组成
车牌识别系统+收费管理系统
1)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、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、车辆牌识别准确率:
白天车辆牌识别准确率大于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(GA 36.1-2001);牌照(GA 36-92);军照;警照;照;港澳车内地牌照;车辆等牌。如出现新型车辆牌,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。
ParkWatch-2010智能停车场系统软件是基于MicrosoftWindows 2000、Borland C++ Builder 6.0、Microsoft IE 6.0平台开发而成的图形化中文版应用程序,采用稳定可靠的大型数据库软件Microsoft SQL Server 2000。
操作界面统一,全程在线帮助,的兼容性。自动识别,实时监视,报价,个性化,车位提示,化收费标准,报表详尽(可打印输出四十种报表),车辆管理完善,组合权限控制。

车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition,VLPR) 是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用,电子收费(ETC)系统中,也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。
车牌识别技术要求能够将运动中的汽照从复杂背景中提取并识别出来,通过提取、图像预处理、特征提取、字符识别等技术,识别车辆牌、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%。
在停车场管理中,车牌识别技术也是识别车辆身份的主要手段。在深圳市局建设的《停(场)车辆图像和牌信息采集与传输系统技术要求》中,车牌识别技术成为车辆身份识别的主要手段。
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。

智能车牌识别系统的出现不仅解决了传统停车系统解决不了的问题,还增加了传统停车系统没有的功能,做到了传统停车系统无法做到的。
智能车牌识别系统一般是由云停车出入摄像机、智能道闸、智慧网关、停车管理服务器、云平台软件等部分组成。系统能根据各种场所的建筑物的管理要求,对车库(场)的车辆通行口实施自动识别出入控制、监视、停车引导、停车计费、及设备自动化管理等综合服务,成为停车场防盗系统的有机组成部分。它实现了车辆快速自动识别进场,快速停车,快速找车,快速缴费等一系列完整的,全自动化的功能。
车牌识别技术是融合图像识别、云计算等多种技术,在停车场中用于对车辆身份的识别。

车牌识别一体机是停车场智能化管理系统中的重要组成部分,由车牌识别、摄像、前端储存、补光等部分组成。在实际应用中,智能车牌识别一体机通过摄像机摄取图像,自动识别车辆进入、驶出时号码,颜色,判断车辆类型等,同时记录车辆的出入场时间等信息,并与自动门、栏杆机的控制设备结合,实现车辆的自动管理。该设备应用于停车场不仅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。同时还可有效维持停车场秩序,内部车可以实现不停车出入场,外来车则仅需要出场缴费,无需取卡/票等繁琐过程。

车牌识别系统软件菜单可设置车牌识别参数,车牌识别匹配参数,识别方式,类等。
① 临时卡:进出模式
② 月卡:进出采用纯自动识别(出可设置任意进出,也可以设置一进一出模式)
③ 免费卡:进出采用纯自动识别(出可设置任意进出,也可以设置一进一出模式)
④ 储值卡:进出模式
报表菜单模块主要包括进出明细统计,收费明细统计,汇总报表。进出明细统计,收费明细统计有明细记录和图形报表,可以根据不同的查询条件针对性的查询相对应的收费。

车牌识别停车场系统安装方案定位
一、安装位置与环境选择
所有环境相机安装位置,都以车在相机4-6米之间,宽度大小在120-160之间。在相机中显示为平行状态。
1、标准车道无弯角时确定车牌识别区在4-5米区间段内;
2、弯角过大时需要判断角度时,判断的平行度,判断转正之后车牌识别的识别距离为4-5米;
3、平行角度不能大于15度;斜面角度不能大于45度;
4、路面单个宽度不能超过4.5米;
5、现场环境注意雨水井盖及防护栏;
6、车牌识别的方向及位置尽量避开类似的物件;
7、当出现无法避开的环境时将护栏涂成与周围环境同一颜色。
二、非标环境下车牌识别安装位置的判定
1、对于左转车道摄像机安装在行驶方向的右侧
2、对于右转车道摄像机安装在行驶方向的左侧
3、对于左右转行驶方向车道,左右需各安装一台摄像机
4、相机需安装于外弯,确保平行度

1.将应用场景与相机规格相匹配
ALPR系统需要考虑的一个关键因素是摄像机规格。例如根据安装位置,相机会有不同的选择。在高速公路或高密度商业综合体等场所,摄像机应该足够精密,以确保高捕获图像。不可避免的,这会增加成本,客户也应该意识到这一点。
由于焦点、运动模糊与光照条件等因素会影响摄像机的抓拍效果,降低系统的准确性,因此在选择方案的时候,应该对 或者各种特殊环境下进行测试,已系统的准确性。
2.本地处理与云端的处理
是否需要上云的讨论,近期来非常的激烈,但目前来看,在车牌识别方案中,本地处理提供的效果会更加的好。在许多的应用中,车牌识别往往与进行集成,考虑到系统需要的实时性,本地处理的方式的体验会更加的好,因为如果上云,不仅会增加延迟性,也会让用户对网络的安全性产生担忧。
3.适应性
在西方国家,新的法律法规会影响样式的更改,车牌识别解决方案如果可以进行功能的修改或者升级是适合不过。但在一些国家,的设计比较缺乏标准化,这些国家的用户在选择解决方案时应该考虑更加灵活的识别方案。
综合起来看,随着的发展以及政策的变化,选择对发展适应性强,且能随着时间推移不断学习升级的系统非常重要。
安装ALPR时要了解的内容
一旦选择了满足您需求的z佳解决方案,您应该查看其安装的z佳实践,包括从适合环境的相机配置到微调等步骤。
1.相机设置
大多数ALPR系统需要对白天和夜晚条件下的相机进行微调。重要的是,集成商要适当地配置相机设置,以确保在 中的任何时候都可以抓拍到车辆或者人物,此外,相机的位置和高度也起着至关重要的作用。
2.补充基础设施
集成商应该了解流向外部服务器的数据量,并相应的带宽支持,良好本地网络连接将是必要的。
如果是低成本的解决方案,重要的是让车辆在区域内接近静止,以获取z佳视频图像,例如在路上安装减速装置对车辆进行减速,如果要针对尾随等问题,摄像机的安装位置应该进行避免有遮挡。
3.阅读延迟
在身份验证方案中使用它时,保持低读取延迟非常重要。适当调整各种摄像机和软件参数可能有助于实现这一目标。

车牌识别系统的功能包括:
1. 检测:系统能够自动检测图像或视频中的区域,将从背景中分割出来。
2. 字符分割:系统能够将上的字符分割开来,以便后续的字符识别。
3. 字符识别:系统能够识别上的字符,并将其转化为可读的文本信息。
4. 车型识别:系统能够通过上的特定字符或的颜色等特征,识别出车辆的、型号等信息。
5. 颜色识别:系统能够识别的颜色,以检测是否存在非法或的。
6. 车牌识别记录:系统能够记录识别到的信息,包括号码、时间、地点等,并进行存储和管理。
7. 车辆追踪:系统能够根据车牌识别结果,对车辆进行追踪和监控,以实现交通管理、安全监控等功能。
8. 比对:系统能够将识别到的信息与数据库中的信息进行比对,以实现车辆的自动识别和管理。
9. 异常报警:系统能够根据预设的规则,对异常进行识别和报警,如盗抢车辆、违规车辆等。
10. 数据分析:系统能够对识别到的信息进行统计和分析,以提供数据支持和决策参考。

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