刷卡停车场管理系统 车牌自动识别系统
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停车场管理系统
停车场管理系统进出采用先进的非接触感应卡管理，进出读卡，一卡一车，快捷、方便、安全，可与一卡通系统联网控制。出入口设备均可无人值守，车辆自助读卡进出场，先进合理的管理、控制结构和工作流程，使系统设备可以稳定有序的工作。
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迅驰(北京)视讯科技有限公司公司介绍
-1){this.style.display='none';}" />迅驰（北京）视讯科技有限公司（Centrino(Beijing)VideoTechnologyCo.,Ltd），是一家致力于智能停车场系统的研发、生产、销售和服务一体的现代高科技企业。&公司隶属于北京中关村科技园，注册资金662.5万元，为国家级高新技术企业。公司自2010年成立至今，已拥有15项国家发明专利、软件著作权等核心知识产权，产品均获得公安部、航天研究院等权威部门的检测认证，并拥有完全自主知识产权。&公司拥有一支高素质的研发人才队伍，核心成员来自清华大学、北京大学、浙江大学、北京邮电大学、西安电子科技大学、北京航空航天大学、中科院等国内顶尖科研院所，95%以上具有硕士、博士高等学历，并有海外、跨国企业、国内知名企业的从业经历或管理经验。&&公司自2011年成功推出国内第一款CMOS高清网络车牌识别专用摄像机，至今已成为目前国内唯一一家专注智[]
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很抱歉！您查看的页面暂时不能访问哦！可能是已被删除、重命名或暂时不可用。车牌识别停车场管理系统将摄像机在入口拍摄的车辆车牌号码图象自动识别并转换成数字信号。做到一卡一车，车牌识别的优势在于可以把卡和车对应起来，使管理 提高一个档次，卡和车的对应的优点在于长租卡须和车配合使用，杜绝一卡多车使用的漏洞，提高物业管理的效益；同时自动比对进出车辆，防止偷盗事件的发生。 升级后的摄像系统可以采集更清晰的图片，作为档案保存，可以为一些纠纷提供有力的证据。 方便了管理人员在车辆出场时进行比对，大大增强了系统的安全性。[喝小酒的网摘]/a/3747.htm
汽车牌照自动识别技术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。通过对图像的采集和处理，完成车牌自动识别功 能，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别.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。
某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分(如 图1 所示 )
。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。牌照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。
&&&&&&& 1.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、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。
具备视频车辆检测功能的牌照识别系统，首先对视频信号中的一帧(场)的信号进行图像采集，数字化，得到对应的数字图像；然后对其进行分析，判断其中是否有车辆；若认为有车辆通行，则进入到下一步进行牌照识别；否则继续采集视频信号，进行处理。
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，使系统无法正确 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。
&&&&&&&&2.牌照号码、颜色识别
为了进行牌照识别，需要以下几个基本的步骤：
& 牌照定位，定位图片中的牌照位置；
& 牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；
& 牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。
牌照识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与牌照识别互相配合、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，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图象中分割出来。
&&&&&& (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 隙处取得局部最小值的附近，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
字符识别方法目前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，最后选最佳匹配作为结果。基于人工 神经元网络的算法有两种：一种是先对待识别字符进行特征提取，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待处理图像输入网络，由网络自动 实现特征提取直至识别出结果。
实际应用中，牌照识别系统的识别率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、拍摄亮度、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牌照识别的识别率，也正是牌照识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断的完善识别算法，还应该想办法克服各 种光照条件，使采集到的图像最利于识别。[喝小酒的网摘]/a/3747.htm
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车牌自动识别在停车场系统中最常用的三种主要模式对比与分析
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摘要：目前车牌自动识别在停车场系统中应用越来越广泛，车牌自动识别是利用采集车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色的自动模式识别技术。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。车牌自动识别系统技术的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。
目前车牌自动识别在中应用越来越广泛，车牌自动识别是利用采集车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色的自动模式识别技术。一个完整的系统应包括车辆检测、图像采集、等几部分。技术的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。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，定位出车牌位置，再将车牌中的字符分割出来进行识别，最后组成车牌号码输出。　　目前采用的车牌识别在中的应用模式主要有三种：视频识别模式、地感线圈识别模式、视频＋地感识别模式。一、视频识别模式视频触发优势是不用安装地感线圈，工程量小。当车辆进入进入视频识别区域时，相机自动通过车辆的动态图像识别车牌信息，同时提供模拟触发识别。缺点是针对无牌车无法输出图像，容易漏车。若未识别出车牌结果，可手动点击模拟触发进行识别。二、地感线圈识别模式地感线圈触发，一般情况下，在停车场道闸前10米左右的位置，会设有减速带，车辆通过减速带减速，为识别车牌留出时间，车辆进入识别区域，触发地感线圈，自动指挥相机进行抓拍，通过自字符检测，识别出车牌，道闸放行。地感线圈触发车牌识别优势在于触发率高、不易漏车，而且性能实用稳定，针对无牌车能够输出图像记录。缺点是需要施工安装地感，工程量大。三、视频＋地感识别模式这种方式是前两种模式的升级版，视频加地感识别模式是通过视频识别方式进行识别，通过地感触发方式进行上传。相比较地感线圈识别和视频识别模式，视频＋地感识别模式能够提供更快的识别速度和更高的识别率。视频＋地感灵活切换的识别模式，是目前应用灵活性最好的识别模式，通过软件划定识别区域和输出区域，根据客户现场环境，自由设置车牌输出的位置，可以解决跟车被识别，火过早输出的问题。当无牌车行驶到输出区域，轻松记录无牌车信息。尽管车牌识别在智能的市场很庞大，但要在占有一席之地一点都不容易，立足于企业本身，如果不能从同质化的产品线中突围而出，或许进军服务市场是另外一个不错的选择，但智能服务市场的前期投入与硬件市场不同，其前期投入大，盈利回收慢，也是所有的企业必须考虑到的风险。
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