由于自然环境比较复杂,条件导致采集到的图像背景复杂的身体本身,如汽车制造商标志、车身广告、人格者涂鸦的身体如在日常生活中的导游停车场停车诱导系统,在一些可以看到一个大型停车场路口停车显示,屏幕会在停车场的其余部分显示多少车位。
近年来,车牌识别系统的技术日趋成熟,并在很多地方得到了应用。在停车场管理系统中,应用了识别、蓝牙识别和的视频车牌识别系统。科学技术的发展是为了造福人类,给人们带来方便、舒适的生活。
为什么智能停车场管理系统建立社区,据安泰访问,在我的住宅停车场部分仍采用传统的人工管理方法,车辆进出仍然需要管理员手动开启。
智能车牌识别系统帮助机场停车场和T2航站楼的引入,前几天,很多来到机场的旅客发现,当进入机场停车场处时,没有停车证,而是直接进入停车场。开车离开停车场时。
车牌识别系统如何引导智能停车管理的时代?对国内停车场管理系统近几年的市场需求进行了分析,初步估算了2014的停车需求将达到30亿元以上。
在传统的经营管理模式下,停车收费系统普遍存在形式单一、停车收费高峰遇零、容易出现交通拥堵、应急能力差等问题。自动识别系统具有很高的智能性,可以避免这些问题。
车牌识别系统的工作原理是通过摄像机的动态态图像或视频,并自动处理和识别和车辆信息如颜色,使车辆进入和离开,没有停止,通过自动识别车辆已支付,甚至在车的峰值也赢得不会造成拥堵现象。
在传统的停车场管理收费方法中,一般采用单一的卡通方法,在车辆的处停留更长时间。收费形式的多样化是一个车牌识别系统的特点,可用于移动垫充,自主终端支付、支付宝、钱包在线支付,可以提前拿车的费用,所以不需要支付停车场增加率。
车牌识别系统的智能化程度高,可以使一个停车场,实现统一管理,通过系统管理人员能够对员工保护在职情况安装,客户的支付数据,进出车辆管理,停车位的利用率、免费率等数据可以了解时间,并根据需要生成各种统计报表。在运行过程中,车牌识别系统的管理员可以使用计算机进行操作,如果没有现场的计算机,可以随时随地使用电话进行操作和管理。
常见的故障问题以及解决方法。
1、图像输出不来
出现这种情况先应该进行下面几项检查:摄像机是否有图像数据输出;镜头驱动线是否断裂或者连接正确。摄像机与控制板的连接线是否连接正确。识别系统是否有图像输出,检查视频线是否接入识别器模拟视频输入接口等。
2、过车显示“无”
此类故障多数是因为图像输入方面的原因。先检查车牌识别摄像机是否正常,图像是否清晰,位置是否有移动。对于监控摄像与车牌识别摄像分开的车道,可将接入识别仪的视频头接在字符叠加器上,观察图像是否正常,并调整摄像机。
3、车辆过抓拍线圈,软件无任何反应。
该类故障原因主要是工控机未收到触发信号,车牌识别主机及收费软件均未工作。此类故障请参见线圈及抓拍检测器维修过程。
4、软件显示“正在获取”。
该类故障原因主要是工控机与车牌识别主机通讯方面的原因。先检查车牌识别仪是否正常开启,并供电。其次检查车道网络是否正常。后请联系统监控中心对车道配置文件进行检查。
车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition,VLPR) 是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息(含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色)进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一,应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础,对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析,得到每一辆汽车的车牌号码,从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理,交通流量控制指标测量,车辆定位,汽车防盗,高速公路超速自动化监管、闯红灯电子、公路收费站等等功能。对于维护交通安全和城市治安,防止交通堵塞,实现交通自动化管理有着现实的意义。
车牌识别技术是现代智能交通系统重要组成部分,其应用十分广泛。它以计算机视觉处理、数字图像处理、模式识别等技术为基础,对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频图像进行处理分析,得到每辆车的车牌号码,从而完成识别过程。通过一些后续处理技术其可以实现停车场出入口收费管理、盗抢车辆管理、高速公路超速自动化管理、闯红灯电子、公路收费管理等等功能。对于维护交通安全和城市治安,防止交通堵塞,实现交通全自动化管理有着现实的意义。
我国标准汽车牌照是由汉字、英文字母和阿拉伯数字组成,汉字识别与字母和数字的识别有很大的区别,汉字的识别增加了识别的难度;
我国汽车车牌的悬挂位置不统一;
其他国家的汽车牌照格式(如汽车牌照的尺寸大小,牌照上字符的排列等)通常只有一种,而我国则根据不同车辆、车型、用途规定了多种牌照格式,分为普通车轿车、车、警车、军车等,并且通常汽车牌照中也分大车和小车;
我国汽车牌照的底色和字符颜色有多种组合,我们日常生活中常见的有蓝底白字车牌、黄底黑字车牌、以及白底黑字车牌等等。
一个车牌识别系统是否实用,重要的指标是识别率。国际交通技术作过的识别率指标论述,要求是24小时全天候全牌正确识别率95%以上。
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24小时以上,采集至少1000辆自然车流通行时的车牌照进行识别,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。之后便可以统计出以下识别率:
1、自然交通流量的识别率=全牌正确识别总数/实际通过的车辆总数
2、可识别车牌照的百分率=人工正确读取的车牌照总数/实际通过的车辆总数
3、可识别全牌正确识别率=全牌正确识别的车牌照总数/人工读取的车牌照总数这三个指标决定了车牌识别系统的识别率,诸如可信度、误识率等都是车牌识别过程中的中间结果。