遵义提供停车管理客户至上 贵州省仁怀市洁航物业管理有限公司

    自动地、客观地记录本单位车辆的出车情况，车牌识别管理系统采用了车牌识别技术，达到不停车、免取卡，有效提高车辆出入通行效率。——自动放行将指定的牌照信息输入系统，系统自动地识读经过车辆的牌照并查询内部数据库。对于需要自动放行的车辆系统驱动电子门或栏杆机让其通过，对于其它车辆系统会给出警示，由值勤人员处理。可用于特殊单位（如***管理区、保密单位、重点保护单位等）、路桥收费卡口、高级住宅区等。——高速公路收费管理在高速路的各个出入口安装车牌识别设备，车辆驶入时识别车辆牌照将入口资料存入收费系统，车辆到达出口时再次识别其牌照并根据牌照信息调用入口资料，结合出入口资料实现收费管理。这种应用可以实现自动计费并可防止***，避免了应收款的流失。高速公路已开始实施联网收费，随着联网范围的扩大，不同车型的收费差额也越来越高，司机利用现有收费系统的漏洞通过中途换卡进行逃费的问题将越来越突出，利用车牌识别技术是解决此类问题的根本方法。——计算车辆旅行时间在交通管理系统中可以将车辆在某条道路的平均旅行时间作为判断该道路拥堵状况的一个参数。安装车牌识别设备于道路的起止点。 停车场系统的全称是智能停车场管理系统，通常被称为停车场系统或智能停车场。遵义提供停车管理客户至上

    但是对于扫描器要求很高。此外，二者都需要制定出全国统一的标准，并且无法核对车、条形码是否相符，也是技术上存在的缺点，这给在短时间内推广造成困难。2、直接法:基于图像的车牌识别技术属于直接法，是一种无源型汽车牌照智能识别方法，能够在无任何**发送车牌信号的车载发射设备情况下，对运动状态车辆或静止状态车辆的车牌号码进行非接触性信息采集并实时智能识别。与间接法识别系统相比，首先，这种系统节省了设备安置及大量资金，从而提高了经济效益;其次，由于采用了先进的计算机应用技术，所以可提高识别速度，较好地解决实时性问题;再次，它是根据图像进行识别，所以通过人的参与可以解决系统中的识别错误，而其他方法是难以与人交互的。直接法一般有图像处理技术，传统模式识别技术及人工神经网络技术。1、图像处理技术:运用图像处理技术解决汽车牌照识别的研究**早始于80年代，但国内外均只是就车牌识别中的某一个具体问题进行讨论，并且通常*采用简单的图像处理技术来解决，并没有形成完整的系统体系，识别过程是使用工业电视摄像机拍下汽车的工前方图像，然后交给计算机进行简单的处理，并且**终仍需要人工干预，例如车辆牌照中省份汉字的识别问题。 遵义提供停车管理客户至上前期系统一般以射频感应卡为载体，目前使用***的光学数字镜头车牌识别方式代替传统射频卡计费。

    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速度较快的车辆，同时也难以保证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。车牌识别系统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，定位图片中的牌照位置；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，**终组成牌照号码。车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。一、牌照定位自然环境下，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。首先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。

    目录1系统简介2识别原理▪识别流程▪车辆检测▪号码识别3技术路线4技术特点5体系结构6触发方式7技术指标8识别率9识别速度10后台管理11选购准则12应用地区车牌识别系统系统简介编辑车牌识别系统车牌识别系统(VehicleLicensePlateRecognition，VLPR)是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分***。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车***的车牌号码，从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理，交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化监管、闯红灯电子警察、公路收费站等等功能。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。目录1系统简介2识别原理▪识别流程▪车辆检测▪号码识别3技术路线4技术特点5体系结构6触发方式7技术指标8识别率9识别速度10后台管理11选购准则12应用地区车牌识别系统系统简介编辑车牌识别系统车牌识别系统(VehicleLicensePlateRecognition。 是通过计算机、网络设备、车道管理设备搭建的一套对停车场车辆出入、收取停车费进行管理的网络系统。

    1985年有人利用常见的图像处理技木方法提出汉字识别的分类是在抽取汉字特征的基础上进行的，根据汉字的投影直方图选取浮动闭值，抽取汉字在竖直方向的峰值，利用树形查表法进行汉字的粗分类;然后根据汉字在水平方向的投影直方图，选取适当闭值，进行量化处理后，形成一个变长链码，再用动态规划法，求出与标准模式链码的**小距离，实现细分米完成汉字省名的自动识别。2、传统模式识别技术。传统模式识别技术指结构特征法，统计特征法等。90年代，由于计算机视觉技术的发展，开始出现汽车牌照识别的系统化研究。1990年。该系统分为图像分割、特征提取和模板构造、字符识别等三个部分。利用不同闽值对应的直方图不同，经过大量统计实验确定出车牌位置的图像直方图的闽值范围，从而根据特定闽值对应的直方图分割出车牌，再利用预先设置的标准字符模板进行模式匹配识别出字符。3、人工神经网络技术。近几年来，计算机及相关技术发达的一些国家开始探讨用人工神经网络技术解决车牌自动识别问题，例如1994年，BAM神经网络是由相同神经元构成的双向联想式单层网络，每一个字符模板对应着***个BAM矩阵，通过与车牌上的字符比较，识别出正确的车牌号码。 随着科技的发展，停车场管理系统也日新月异，目前**为专业化的停车场系统为免取卡停车场。遵义提供停车管理客户至上

所以很多人就直接把“车道控制设备”理解成“停车场系统”，很多专业设备提供商也在介绍材料中把两者混淆。遵义提供停车管理客户至上

    这种采用BAM神经网络方法的缺点是无映解决识别系统存储容量和处理速度相矛盾的问题。车牌识别系统技术指标编辑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。车牌识别系统识别率编辑一个车牌识别系统是否实用，**重要的指标是识别率。国际交通技术作过专门的识别率指标论述，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。 遵义提供停车管理客户至上