河南焦作武陟县生产厂家智能车牌识别系统

车牌识别系统的发展始于1990年，以下是其关键的发展历程：

1. 1990年，Johnson教授提出可以通过图像分割技术实现车牌的自动化识别。他构建了由提取特征、构造模板和识别字符三个步骤组成的经典框架，这一创新为车牌识别的后续实现作出了重要的贡献。

2. 1991年，Mulbt等人在车牌和集装箱上的字符识别中引入了纹理特征，这种方法提高了识别的准确性。同时，R.Mullot等人也利用字符的纹理特征开发了一套应用于集装箱上的文字定位与识别系统，此技术后来也被应用于车牌识别中。

3. 1995年，EunRyung等人采用了颜色分量技术，通过这一技术对图像中的车牌进行定位和识别，实现了较高的准确率。同年，Nijhuis也提出了一种基于图像色彩的车牌识别方法。这种方法利用车牌背景和字符颜色的反差以及在成像时各自的颜色特征来完成车牌的定位与识别。但值得注意的是，该方法在光照条件良好时效果较好，而在夜晚或阴天时的识别效率则不高。

4. 1997年，Yuntao Cui等人提出了基于马尔科夫场的车牌特征提取与二值化的方法。这一方法的优势在于二值化过程中不易造成字符残缺，从而有效地改善了识别效果。

5. 1998年，R.Paris在DSP系统中使用神经网络开发出了一套车牌识别系统，这标志着人工智能技术在车牌识别中的初步应用。

6. 近年来，随着深度学习技术的迅猛进步，车牌识别系统得到了更进一步的完善和发展。深度学习技术在人脸识别、自动驾驶等领域已取得关键性突破，同时也推动了车牌识别技术的，使其准确程度和应用领域都得到了显著的拓展。

综上所述，从早期的图像处理技术到现今的深度学习应用，车牌识别技术已历经数十年的发展，并持续在准确性和应用广泛性上取得进步。

勘察现场与选择安装位置

在安装车牌识别设备之前，需要对项目现场进行详细的勘察，了解客户需求，并根据每个出入口的现场环境和条件来选择合适的安装位置。一般来说，车牌识别一体机通常安装在车辆能够正常通过的地方，如路口、停车场等。选择位置时，需要确保设备安装的角度和高度能够满足识别的要求，同时不会影响车辆的正常行驶。如果车驶入车道时方向不固定，应考虑安装副相机，以车头不管偏向哪边都可以识别。

车牌识别系统还可能包括一些辅助设备，如**LED显示屏**用于显示识别出的车牌信息、扣费详情及停车时间等；**智能道闸**用于控制车辆的进出；以及**地感线圈**用于感应车辆信号并触发车牌识别过程。