天津宝坻一体机车牌识别系统

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，使系统无法正确检测到行驶速度较快的车辆，同时也难以在有利于识别的位置开始识别处理，影响系统识别率。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难度。

工作流程：
当车辆接近出入口的时候，车辆检测器会自动感应到车辆的到来，然后触发车牌识别一体机进行图像抓拍，然后将抓拍的图像发送到数据处理服务器，安装在数据服务器上的车牌识别软件对图像进行处理，定位出牌照位置，再将车牌中的字符分割出来进行识别，然后组成车牌号码保存下来，图像和车牌号码均保存在数据处理服务器上。

红外光路线是指利用车牌反光和红外光的光学特性，用红外摄像机采集车辆灰度图像，由于红外特性，车辆图像上几乎只能看见车牌，然后用黑白图像处理方法识别车牌。950nm的红外照明装置可抓拍到很好的反光车牌照图像。因红外光是不可见光，它不会对驾驶员产生视觉影响。另外，红外照明装置提供的是不变的光，所抓拍的图像都是一样的，不论是在一天中明亮的时候，还是在一天中暗的时候。的例外是在白天，有时会看到一些牌照周围的细节，这是因为晴朗天气时太阳光的外光波的影响。采用红外灯的缺点就是所捕获的车牌照图像不是彩色的，不能获取整车图像，并且严重依赖车牌反光材料。

从技术上评价一个车牌识别系统，有三个指标，即识别率、识别速度和后台管理系统。当然，前提是系统要能够稳定可靠的运行。
识别率：
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85%～95%。信路通的车牌识别系统在实际应用中已经达到了全牌正确识别率90%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。

应用优势：
车牌识别系统在停车场中能够起到很大的作用，有助于推动停车场收入，特别是对丁一些机动型用户来说，能够随时释放山停车位，加大停车的梳动量。基丁停车场的车牌识别系统是一个基于视频监控和门禁系统合二为一的平台。该平台不仅允许终端用户查看视频信息，也可以让他们拉制摄像头，让系统抓拍到车牌信息后方可进入停车，停车费用明细可Web访问获取信息。

此外，车牌识别系统还是一个非常注重环保的管理系统，无纸票、无卡片，纯粹使用车牌识别，人力和设备成本都大大减少了。无票停车系统提供了一个完整的友好的用户体验方式，不再使用停车票据，也避免了出入口交通阻塞的可能。这种商业模式正在由解决方案提供商向大中型停车场所提供。停车场管理人员可实行外聘制，所需缴纳的管理费技照收入的百分比进行交换。一旦车牌自动识别停车场管理系统能够普及，成本将不会是压力。

车牌识别中主要涉及7个基础算法：
1、车牌定位——负责发现和隔离图像中的车牌；
2、车牌方向和大小——补偿车牌倾斜和调整至需要的分辨率；
3、归一化——调整图像亮度和对比度；
4、字符分割——找到车牌上的每个字符；
5、光学字符识别；
6、句法/几何分析——检查违反特定国家规则的字符和位置；
7、通过多个字段/图像识别的平均值生成一个更可靠或更可信的结果。尤其当每张图可能包含反射光，部分遮挡或其他临时影响。
上述每个环节的复杂度决定了系统的准确性。第三个阶段(归一化)，一些系统使用边缘检测技术增加字母和底牌的差异。中值滤波也可能被用于减少图片噪声。