内黄智能车牌识别系统厂家 价格优

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车牌识别系统的介绍
识别流程
高的自动识别的硬件基础一般包括触发设备(凿测车辆是否进入视野)、摄象设备、照明设备、图像采集设备、识别号码的处理机(如计算机)等，其软件核心包.括定位算法、通过视频图象判断是字符分割算法和光学字符识别算等。某些车牌识别系统还具有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示，的采集当前的视狮图像。车牌识别单无对图象进行处理，定位出德照性落用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。
车辆检测
车辆检测可以采用理地线圈检刑.红外检测、雷达检则技术、祝频检测等多种方式。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重度较快的赖乐周时也器以保证在有利于识别的位置开始识别处理，要明群稳口所率。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雅度。
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，定位圈片中的牌照位置;
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，组成牌服号码。

车牌识别系统有哪些功能
车辆越来越多，停车场在不断开建，为了解决停车快捷难题，车牌识别系统研发公司解决了这个问题，帮助停车场解决了停车管理方面的各种问题。下面车牌识别厂家为您一一介绍：
1.能够全天候、不间断地对过往的所**动车辆进行自动拍摄，准确地记录并存储车辆全景、牌照、速度、、日期、时间等信息。
2.实时自动识别车辆类型（通过双线圈检测可以判别出大、小车型），自动识别号码（含汉字、字母、数字及颜色）。
3.能够对回放车辆照片进行亮度、对比度等后期智能处理，提高车辆照片的人眼辨认率。
4.系统具有多级用户权限管理功能，以及防等保护功能。
5.光源：配置了4个点阵大功率红外灯进行补光，低照时自动开启红外灯*人工操作，能够进行同步多任务操作，监测、查询、传递与打印等互不影响。
6.前端配置三辰的专业照的E-810II摄像机，具有清晰度高、照度低、稳定性好，具有动态抗逆光、背景光自动补偿、白平衡自动调整等功能。
停车场监控系统是一套专门用于对停车场进出车辆进行监控并记录的监控设备，把它安装在停车场或者单位大门等，对进、出车辆进行全天候地、昼夜地自动监控、抓拍、储存和车牌识别，并把数据传至管理中心。记录停车场或单位大门的车辆进行情况以及号码，准确统计停车场、单位进出车辆的数据，方便调控停车场。

车牌识别有什么功能呢?
车牌识别系统的功能是为你省钱和(节省人工成本和管理成本；避免人际关系和收费管理等方面的漏洞），它是自动识别算法自动抓拍车辆照片并辨别号码，将号码、颜色、字符、汉字、数字等特征数据记录，并把入场时间信息等记录下来，车辆完全自动化的出入停车场，效率更高，为车主提供了一种崭新的服务模式，不一样的停车体验。
1、相对固定车管理的“车牌识别”有以下优点：
※有效的解决了一卡多车的情况、卡未携带的情况、卡损坏带来的换卡，补卡的工作、卡安装摆放位置的沟通工作。
2、相对临时车管理的“车牌识别”有以下优点：
※有效解决收费人员的现象。
※有效解决收费人员从人工发卡的工作中解放出来，只需负责收钱——即便是配入口发卡机，也往往需要有人帮忙在“入口发卡机”和“临时车”之间传递“临时卡”，这往往偏离了“节约人力资源的初衷”。因为临时车的停车距离往往离发卡机比较远，这是人们害怕撞到发卡机和道闸的下意识正常反映;
※有效解决有的临时车辆混出停车场，管理方丢失临时卡和停车费的情况;
※有效解决有个别的固定车在入场的时候恶意取走临时卡，造成临时卡不断流失的情况。
※有效解决入口发卡机卡容量有限的问题;
车牌识别核心是智能化程度高，使用快捷、方便停车场管理技术，是停车场管理系统的基础。

车牌识别软件原理
车牌识别是基于计算机视觉和模式识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。车牌识别过程包括图像采集、定位、字符分割、字符识别等一系列算法运算，其运行流程如下:
图像采集;
通过模拟摄像机或高清摄像机对过往车辆进行实时、不间断记录、采集。
定位:
定位的准确与否直接决定后面的字符分割和识别效果，是影响整个车牌识别率的重要因素。定位算法的好坏，由检出率来评估，目前市面上的车牌识别系统，检出率能达到99%以上。其核心是利用区域的纹理特性，进行定位，常用的检测算法包括:利用梯度信
息投影统计;利用小波变换作分割;区域扫描连线算法;利用区域特性训练分类器的方法等。这些算法各有利弊，如何从复杂场景中提取出稳定可靠的区域是一个难点。
字符分割:
在图像中定位出区域后，通过灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化等处理，进- -步定位字符区域，然后根据字符尺寸特征提出动态模板法进行字符分割，并将字符大小进行归一化处理。
字符识别:
对分割后的字符进行缩放、特征提取，获得特定字符的表达形式，然后通过分类器就可以对字符进行识别，常用的分类算法有网络，SVM等。
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