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停车场* 解决停车难
目前，大多数停车场多采用识别系统，进出均需要摇下车窗。在这个过程中，司机一定会有所停留，高峰时易造成拥堵。随着我国城市化进程发展的提速，针对停车产业的痛点，提出了加紧构建智能交通的提议，国内各停车场生产厂商也纷纷提出了各项有利于停车场管理的解决方案。车牌识别系统作为其中必不可少的项目，可以通过高清摄像头快速抓拍号，使闸机自动抬起，系统同时录入储存信息。车辆进闸时间与出闸时间的差值是车辆入场停放时间，这个时间信息会直接传输到管理终端，然后将缴纳的费用直接显示在屏幕上，并伴有语音播报，以方便车主缴费。节约停车时间有效在上下班高峰拥堵时期缓解停车场压力，同时车辆识别系统与互联网结合，可以使车主在途中观测附近停车场车辆停放数，合理规划停车路线，有效解决城市停车难现状。东莞停车场解决方案提供商提供各类东莞停车场管理系统，东莞停车场收费系统，东莞车牌识别系统解决方案。
车牌识别系统
1、间接法:指通过识别安装在汽车上的IC卡或条形码中所存储的的信息来识别及相关信息。IC卡技术识别准确度高，运行可靠，可以全天候作业，但它整套装置价格昂贵，硬件设备十分复杂，不适用于异地作业;条形码技术具有识别速度快、准确度高、可靠性强以及成本较低等优点，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，是一种无源型汽照智能识别方法，能够在无任何发送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，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网络技术。

车牌识别怎样才算好?
车牌识别的技术在安防行业的应用由来已久，技术相对成熟，人工智能的应用提高了车牌识别的准确率。而对于车牌识别算法的厂家来说，如何延伸对目标车辆的识别范围，实现更的识别是市场所需。那么如何选择一个好的车牌识别系统成为要任务。那么从技术上评价一个车牌识别系统好坏的标准又有哪些?
先是车牌识别系统的识别率，一个车牌识别系统是否实用，重要的指标是识别率。国际交通技术部门做过的识别率指标论述，要求是全天候全牌正确识别率85%～95%。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，全天候运行以上，采集至少1000辆自然车流通行时的照进行识别，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。
其次，车牌识别系统的识别速度也很关键。识别速度决定了一个车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。一个识别率很高的系统，如果需要几秒钟，甚至几分钟才能识别出结果，那么这个系统会因为满足不了实际应用中的实时要求而毫无实用意义。例如，在高速公路收费中车牌识别应用的作用之一是减少通行时间，速度是这一类应用里减少通行时间、避免车道堵车的有力**。国际交通技术提出的识别速度是1秒以内，越快越好。
后是车牌识别系统的后台管理。一个车牌识别系统的后台管理体系，决定了这个车牌识别系统是否好用。必须清楚地认识到重要的一点是识别率达到是不可能的，照污损、模糊、遮挡，以及天气原因都可能会影响到车牌识别，而需要做的是尽可能多的对“问题”进行预先分析，达到尽可能识别准确。
结语：自动识别系统经过多年的发展，已是一项较为成熟的技术。相信在未来几年，随着各地高清智能交通系统的不断应用建设，自动识别技术会逐步向高清化、集成化、智能化发展，在各个应用系统中不断发挥其越来越重要的作用，为智慧交通的建成贡献力量。

1、图像处理技术:运用图像处理技术解决汽照识别的研究早始于80年代，但国内外均只是车牌识别中的某一个具体问题进行讨论，并且通常仅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，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，开始出现汽照识别的系统化研究。1990年AS.Johnson等运用计算机视觉技术和图像处理技术实现了车辆牌照的自动识别系统。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，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、人工网络技术。近几年来，计算机及相关技术发达的一些开始探讨用人工网络技术解决自动识别问题，例如1994年M.M.M.FANHY等成功地运用了BAM网络方法对上的字符进行自动识别，BAM网络是由相同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，通过与上的字符比较，识别出正确的号码。
这种采用BAM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

随着技术的发展，停车场系统不断地在升级，其功能也变得越来越多，目前，市面上的停车场系统主要有以下几种：IC、ID、蓝牙远距离读卡、车牌识别停车场系统等。近两年来，从人们的一个体验上来说，车牌识别停车场系统是车主受欢迎的一套智能停车场管理系统之一。
车牌识别停车场系统如此的受欢迎，原因之一是加快了人们进出停车场的通行速度，由于它具有这一功能，目前，在各大小停车场中都被人们所利用。那么在选购车牌识别停车场系统时，应该从哪些方面来考虑呢？其核心设备有哪些呢？
车牌识别停车场系统和普通的停车场系统在组成上大致相同，但是，车牌识别停车场系统对设备的要求会更高。
先，车牌识别停车场系统重要的一个因素，是识别率的问题，有的人从识别率的高低来判断设备的好与坏，其实这是一个很不科学的方法。识别率不仅和设备本身的问题有关，还和停车场的环境有关，环境对识别率影响有时可能会**过设备本身的因素，所以要想解决这个问题，车牌识别停车场不仅要配高清的车牌识别相机，还要根据现场状况安装一些补光设备来增加其识别效果。
其次，车牌识别停车场系统重要的特点是通行速度快，所以，和的停车场系统相比，道闸一定要选用快速智能道闸，而快速道闸会对道闸的机芯要求更高，其稳定性要更强。
一、假如车道格外宽，车的行进方向不固定，车辆驶入时，车头会左右歪斜，简单影响识别作用，能够将车道分红两条或许用锥桶、路桩等障碍物阻隔开一条非机动车道，使机动车道变窄，车行方向变正。
二、假如车道很宽，但不能分隔成两条车道或增加非机动车道，这种状况能够安装双相机，即在车道的两边各安装一台停车场车牌识别系统，这么不管车行方向倾向哪边，都能够有相机拍到并识别。
三、假如车道很短，当车从某个方向驶来时，车身一般都是斜向一侧的，这种状况能够把相机安装在车头所倾向的一侧，这么摄影时车头是正对停车场车牌识别相机的，假如车辆从两个方向驶来，能够安装双相机，每台停车场车牌识别相机拍照一个方向的来车。
弯道安装停车场车牌识别系统时，车行方向指向弯道的外侧，所以停车场车牌识别系统应安装在车道一侧，这么车辆驶入识别区域时，停车场车牌识别相机能拍到比较正的相片。
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