在现代化停车场管理中，涉及到各方面的管理，其中车辆的管理是一个重要的方面。尤其是对特殊停车场、大院及政府机关、小区而言，要求对各种车辆
实时地进行严格的管理，对其出入的时间进行严格的监视，并对各类车辆进行登记（包括内部车辆和外部车辆）和识别。对大规模的场区中，各种出入的
车辆较多，如每辆车都要进行人工判断，既费时，又不利于管理和查询，保卫工作比较困难，效率低下。为了改善这种与现代化停车场、大院及政府机关
、小区等不相称的管理模式，需要尽快实现车辆管理工作的自动化、智能化，并以计算机网络的形式进行管理，对所有出入口的车辆进行有效地、准确地
监测和管理。要求系统提供相应的应用软件，实现营区管理的高效率、智能化。
系统自动识别进入小区车辆的号码和车牌特征，验证用户的合法身份，自动比对黑名单库，自动报警，并可对整个停车场情况进行监控和管理，包括出
入口管理，内部管理，采集，存储数据和系统工作状态，以便管理员进行监控，维护，统计，查询和打印报表等工作。车辆出入小区，完全处于系统监控
之下，使小区的出入，收费，防盗，车位管理完全智能化、自动化并具有方便快捷，安全可靠的优点．
车牌识别系统其主要特点如下：
识别系统对环境的依赖性降低至最低程度，可实现全天候正常工作，且识别率保持较高水平。
基于lpr识别系统提高了识别的速度和准确性。
可识别的最小号牌宽度为80个像素
适应复杂的气候及光照条件，如阴天、雨天、晚上仍可保证高识别率。
适应高速大流量，车速在20 km/h，单车道流量为30辆/分钟时仍可保证高识别率(>98%)。
实现对视频图像的逐帧处理，视频流触发，不用埋设地感线圈（双通道），避免破坏路面。
工程安装简便、运行稳定，不干扰用户已有系。
具有极高的处理能力，对车辆行进过程中所有图像都进行识别和处理，不依赖于单张图片，有效提高设备对复杂环境的适应能力
1.1、对不同光照的适应能力
车牌识别系统在工程现场环境比较复杂，例如：烟雾、雨雪、日光不同角度的照射、车灯以及大型广告牌等都有可能对识别系统造成干扰，特别是采用外
触发方式的识别设备，其识别率严重依赖于所抓拍的图片，当抓拍的瞬间，车辆牌照处在受干扰位置，会造成误识别。
我公司的车牌识别算法对视频图像进行逐帧实时处理，车辆在运动过程中，角度、光照是不断变化的，总会在某些时刻车牌是清晰的，一定会采集到一些
车牌清晰的视频帧用于分析和识别，因此我公司的车牌识别设备对光线、气候的抗干扰能力极强
1.2、对闯关车辆和超低速行驶车辆的适应能力
由于采用高速算法平台，适应时速20公里/小时的车速，使得车辆在超高速（闯关冲卡车辆）行驶或超低速行驶时都能准确识别车牌号码抓拍图片，避免了
因高速车辆通行路口无法捕获的现象发生。
车牌识别系统工作原理流程
一、识别流程
车牌识别系统是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。
其硬件基础一般包括触发设备（监测车辆是否进入视野）、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机（如计算机）等，其软件核心包
括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。
某些车牌识别系统还具有通过视频图像判断是否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元，采集当前的视频图像。车牌识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，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。
二、车辆检测
车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式。
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优秀的算法，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。
三、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。
3.1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，*选定一个*的区
域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。
3.2牌照字符分割
完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。
由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部*小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其
他条件。
利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。
3.1牌照字符识别方法
主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。
基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，选择*匹配作为结果。
基于人工神经网络的算法有两种：一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；
另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。
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。
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车牌识别系统对于大型停车场的管理起到了很好的作用，尤其是大型停车场中，进出车辆种类和数量较多，如果采用传统的刷卡停车场系统，每辆车都
需要人工发卡开闸，登记车辆信息计时收费，给管理带来了很大的不便。而车牌识别系统的使用，不仅可以视停车场情况来准确识别内部车辆和外部车辆
，还可以清晰记录其进出场时间及收费金额。
车牌识别系统采用高清智能识别相机，具有识别率高、通行快等优点，并且可以根据现场情况兼容地感线圈触发和视频流触发两种工作模式，应用范围较
为广泛。但是，车牌识别系统在实际的应用中，我们会遇到各种各样的问题，其中，较为显著的问题之一就是，无牌车的进出场管理问题，很多停车场中
都会遇到这样的情况，针对无牌车无法通过车牌识别来进行开闸，进场需要进行人工开闸，出场需要人工来进行核对车辆信息缴费开闸放行，所以，对于
无牌车的用户就会有种很不好的停车体验，同样通过人工判断车辆信息也是一个较为繁琐的过程。道尔智控针对无牌车的管理上有着自己成熟的技术，无
牌车在停车场进口处通过扫码，系统自动生成动态二维码，作为进场信息记录，出场通过移动端进行缴费，实现自动出场，从真正意义上解决了无牌车自
动化的管理。
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1.重视识别稳定度
某些厂家高调宣传车牌识别率达99.99%,这往往是在实验条件下测试得到的数据,而在实际使用过程中,因为使用环境的干扰,真实的车牌识别率可能上下
浮动激烈.车牌识别率稳定度的定义是:在一个既定的车速范围内,不会因外在环境影响而产生过大的误差.
例如一个车牌系统在白天有99%以上的准确度,到了夜间降到90%,而碰到下雨或者下雪,甚至降到了80%,这种不稳定的系统,比起全天候平均拥有90%准
确度的车牌辨识系统更令人头疼.影响车牌识别的主要干扰:如气候干扰(暴雨袭击、冰雹、浓雾区段等)、环境限制(场地的照明条件、过宽或者不平的路面).
要排除这些干扰,除了选择正确的施工方案,车牌识别摄像机本身的稳定性至关重要.
车牌识别系统具有全气候及全天候识别、应用范围广的优点,夜间识别率99.6%,雨雪天气识别率95.2%.
2.重视管理后台
车牌辨识既然是系统,当中软硬件架构的好坏,当然会影响呈现的结果.至于什么样的软件跟硬件,适合什么样的环境,这就必须因环境而异.
车牌识别收费系统的操作人员文化程度不同,收费人员一般年龄比较大,所以界面一定要简单大方,容易操作;车牌识别收费系统可根据不同的停车场需求
进行定制;各地区收费政策不同,根据不同时段收费的;种种因素取决于，一个成熟而专业的生产厂家，坚持不懈的坚持自主研发创自有品牌的发展战略。
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