塘沽区停车场车牌识别厂家价格

车牌识别系统主要解决的问题
车牌识别技术可以实现自动登记车辆“身份”,已经被广泛应用于各种交通场合,对“平安城市”的建设有着至关重要的作。具体概括如下：
① 电子系统
电子系统作为一种抓拍车辆违章违规行为的智能系统,大大降低了交通管理压力。随着计算机技术和CCD技术的发展,目前电子系统已经是一种纯视频触发的高清抓拍系统,可以完成多项违章抓拍功能,其中包括违章闯红灯抓拍功能、违章不按车道行驶抓拍功能、违章压线变道抓拍功能、违章压双黄线抓拍功能和违章逆行抓拍功能等内容。
② 卡口系统
卡口系统对监控路段的机动车辆进行全天候的图像抓拍,自动识别车牌号码,通过公安专网与卡口系统控制中心的黑名单数据库进行比对,当发现结果相符合时,系统自动向相关人员发出警报信号。卡口系统记录的图像还可以清楚地分辨司乘人员(**)的面部特征。
③ 高速公路收费系统
高速公路收费系统已经基本实现自动化,当车辆在高速公路收费入口站时,系统进行车牌识别,保存车牌信息,当车辆在高速公路收费出口站时,系统再次进行车牌识别,与进入车辆的车牌信息进行比对,只有进站和出站的车牌一致方可让车辆通行,自动收费系统可以有效地提高车辆的通行效率,并且可以有效地检测出逃费车辆。
④ 高速公路**速抓拍系统
系统抓拍**速的车辆和识别车牌号码,并通过公安专网将**速车辆的车牌号码传达到各出口处罚点,各出口处罚点用车牌识别设备对出口车辆进行车牌识别,与己经收到的**速车辆的号码对比,一旦号码相同立即报警。
⑤ 停车场收费系统
当车辆进入停车场时,收费系统抓拍车辆图片进行车牌识别,保存车辆信息和进入时间,并语音播报空闲车位,当车辆离 停车场时,收费系统自动识别出该车的车牌号码和保存车辆离 的时间,并在数据库中查找该车的进入时间,计算出该车的停车费周,车主交完费用后,收费系统自动放行。停车场收费系统不但实现自动化管理,节约人力,而且还保证了车辆停放的安全性。
⑥ 公交车报站系统
当公交车进入和离开公交站台时,报站系统对其进行车牌识别,然后与数据库中的车牌进行比对,语音报读车牌结果和公交线路。综上所述,车牌识别技术的广泛应用使道路安全、交通通畅、车辆安全、环境保护得到了全面的**。

车牌字符分割
① 车牌字符分割算法的研究
车牌字符分割就是对已经定位出的车牌区域内的车牌字符进行分割，从而获取车牌上的字符，是车牌字符识别的前提和准备。车牌字符分割的好坏，直接影响到识别效果的好坏。在车牌识别系统中，由于车牌污染、背景复杂、光照不均匀、车牌发生倾斜、边框影响以及间隔符等因素影响，很难找到一种普遍使用的分割方法。
车牌区域定位完成之后，由于提取出来的车牌区域内的车牌图像可能存在倾斜现象，因此，在车牌字符分割之前，需要判断车牌图像是否倾斜。在车牌倾斜的情况下，需要准确的求得车牌的倾斜角度，然后把发生倾斜的车牌校正过来，为接下来的字符分割创造条件，这就是车牌的倾斜校正。常用的倾斜校正算法包括Radon变换、Hough变换。在车牌的倾斜校正完成之后，需要去除车牌的上下、左右边界，然后才能把车牌上的字符一个个的分割出来，得到一个单独的车牌字符图像，为后续的车牌字符识别做好准备，即车牌的字符分割。
在车牌的字符分割中，有许多因素会对车牌的字符分割造成影响，例如图像的噪声、车牌的定位不精确、字符的粘连、汉字的不连通等。本文介绍一种改进的水平投影算法，该算法能够克服这些因素造成的不良影响，并且能够准确的分割出车牌，为后续的精确识别做好准备。为了分割出相互独立的字符，对经过Otsu算法阈值化的灰度图进行分割。

目前ITS市场中车牌识别系统主要功能包括：
1、 车辆牌照自动识别(信息包括完整的牌照信息，颜色、字符、汉字、数字全面完整的识别)。
2、 车速的自动准确检测。
3、 违法黑牌照车辆的抓拍报警。
4、 车辆识别信息与车管所车辆信息的及时联动、操作权限的分立、**采集信息的实时上传以及网络断点续传等主流功能。
其中车辆牌照的自动识别系统目前业界纯视频识别率应达到90%以上，外触发识别率应达到98%以上。这里所说的识别率是指整牌的识别率，包括车牌颜色、字符、数字以及汉字四项内容。以目前技术角度来说**准确识别是理想化的情况，实际情况中车辆牌照的识别还存在外界因素的种种影响，例如车速、气候、照度等因素都会影响终的识别效果。车辆牌照的抓拍前提是摄像机快门，即SHUTTER的反应速度快慢来决定。通常来说车辆速度小于140公里/小时的时候，快门速度采用1/500~1/1000均可达到良好的效果，业内所用的摄像机其内部参数往往在这一区间内，这是业内厂家的一种共识。

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。
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，后选定一个的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。
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**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)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、**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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