停车场自动识别系统,车牌识别停车场管理系统

车辆号牌是车辆身份证，它的特殊性与重要性决定车牌识别系统成为城市智能交通管理系统中不可或缺的重要组成部分。车牌识别（LPR）系统是以图像处理、模式识别等技术为基础的智能识别系统，通过摄像机所拍摄道路上行驶的车辆图像进行车牌号码的识别。过程涉及：车辆检测——图像采集——预处理——车牌定位——字符分割——字符识别——结果输出。

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，为提高出入口车辆通行效率，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)，建设无人值守的快速通道，免取卡、不停车的出入体验，正改变出入停车场的管理模式。

大型商业综合体一般都位于较为繁华的商业地段，拥有大量的入驻商户并且客流不断，这使得大型商业停车场的车流通行压力，尤其是在高峰时段车辆的通行速度极为缓慢，局部拥堵造成了整体道路行驶缓慢问题越来越，因此，大型商业综合体需要通过车牌识别停车场管理系统，来实现车辆的进、出、停、付智能化管理与服务。
及企事业单位

2020年初的，使得减少人员接触成为防控的关键要求，尤其是在医院这样交叉感染较为频发的公共区域，摒弃医院停车场进出口取卡/刷卡的方式，尽可能减少现场缴费避免人员接触，是越来越多医院管理方对停车场管理系统的迫切需求。

自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，后选定一个佳的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。

实际应用中，车牌识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等;实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率，也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像利于识别。