泰安安装车牌识别一体机系统

车牌识别系统的工作原理是怎么样呢？
摘要：近年来随着社会的发展、汽车数量逞几何倍增，对于交通的管理、车辆的停车管理还有收费的管理要求也随着汽车数量的增加而要求更高。如...
    近年来随着社会的发展、汽车数量逞几何倍增，对于交通的管理、车辆的停车管理还有收费的管理要求也随着汽车数量的增加而要求更高。如何让高科技的技术实现安全智能化一体管理成为一个比较重要的问题。
     作为全新技术算法识别的一种模式，在智能化的交通领域可以得到广泛的应用。
完整的车牌识别系统它包括：图像抓拍、车牌识别、车辆检测、数据传输等几局部组成。车牌识别系统也包括车牌字符算法、定位算法、和光学字符算法等。当车辆检测局部信息时触发图像采集单元进行采集。系统的采集单元会自动的对图像影像进行预处理，完够定位出车辆的位置，然而再把识别出来的字符进行分割再进行对比，然而组成车牌号的输出。能识别输出步骤通常会有以下几点：
车辆检测：可采用地线圈检测、雷达检测技术、红外检测、视频检测等多种方式感知车辆的经过，而且还触发摄像机对车辆进行抓拍采集。
图像采集：经过摄像抓拍主机对通行车辆实时采集、不连续记载。
预处置：自动曝光、自动白均衡、噪声过滤以及边缘加强、伽马校正、比照度调整等。
车牌定位：在经过图像预处置之后对图像进行行列扫描确定车牌区域位置。
字符的分割：在图像中定位出车辆的所在区域后，经过第二值化和灰度化的处理能够准确定位到字符区域，然后依据字符尺寸特征来进行字符分割。
字符辨认：对分割后的字符缩放、特征提取，与字符数据库模板中的规范字符表达方式停止匹配判别。
结果输出：将车牌辨认的结果以文本格式输出。

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　　从技术上评估车牌识别系统，有三个指标，即识别率、识别速度和后台管理系统。当然，前提是系统能够稳定可靠地运行。所以想要评估车牌识别系统的好坏，下面车牌识别厂家小编给大家
介绍的三种评估标准供大家参考|：
　　，认可率
　　无论车牌识别系统是否实用，重要的指标是识别率。国际交通技术已被用作特殊识别率指标。要求是一体化24小时全天候的正确识别率为85%~95%。
　　为了测试车牌识别系统的识别率，系统需要安装在24小时或更长时间运行的实际应用环境中，为至少1000辆流通的自然车辆收集车牌，并识别许可证。板图像和识别。存储结果以供检索。然
后，您需要获得实际的车辆图像和正确的手动识别结果。然后可以计算以下识别率：
　　1、自然交通流量识别率=正确识别整数/实际通过车辆总数的总数
　　2、可识别的车牌百分比=人正确读取的车牌总数/实际通过的车辆总数
　　3、可以识别整张卡的正确识别率=整张卡正确识别的牌照总数/手动读取的牌照总数。这三个指标决定了车牌识别系统的识别率，例如可信度、误识别率等。中间结果是车牌识别过程。
　　第二，识别速度
　　识别速度决定了车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。具有高识别率的系统，如果需要几秒甚至几分钟来识别结果，那么系统将没有实际意义，因为它不能满足实际应用的实时要求。
例如，高速公路收费中车牌识别应用的功能之一是减少运输时间。速度是减少此类应用程序中流量时间的有力。、避免交通拥堵。国际运输技术提出的识别速度在1秒以内，越快越好。
　　第三，后台管理
　　车牌识别系统的后台管理系统确定车牌识别系统是否易于使用。清楚地认识到重要的一点是识别率是，因为牌照很脏，、模糊，、被阻挡，或天气可能不好(雪，冰雹，雾等)。后端管理
系统的功能应包括：
　　1、识别结果和车辆图像数据的可靠存储，当多功能系统操作造成网络错误时，可以保护图像数据不被丢失，方便以后进行人工调查;
　　2、有效的自动比对和查询技术，识别的车牌号应自动与数据库中的数千个车牌号进行比较并提示报警，如果车牌号未正确读取，则使用模糊查询。该技术可以得到"与更佳"的比较结果;
　　3、一个良好的车牌识别系统，用于网络运行，还需要提供实时通讯、网络安全、远程维护、动态数据交换、数据库自动更新、硬件
栅栏道闸
机器人车牌识别一体机
智能车牌识别
车牌识别四行屏
智能竖屏车牌识别
多角度车牌识别收费

近几年来，车牌识别的概念被提及的越来越多。面对传统停车业务在飞速发展的城市交通面前暴露出来的停车难、寻车难、效率低下等各种问题，车牌识别无疑已成为智能交通行业发展的核心技术。
车牌识别技术简单概括就是基于图像分割和图像识别的技术，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、预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、结果输出等一系列算法运算。
车牌识别应用在智慧停车领域主要包含出入口车牌识别、场内视频引导、道路停车三大板块，这三大板块也是城市停车整体架构中的部分。
出入口车牌识别
早期，视频识别引入到停车场出入口领域主要还是靠后端识别，通过前端模拟相机的视频流实时输入后端分析服务器，后端服务器同时接入多路前端相机的视频流，通过服务器自身算法分析终输出车牌文本信息到平台。
随着智能化程度的前移，网络相机逐渐替代了模拟相机，随之而来的车牌识别技术也集成到前端相机内，车辆进入IPC的识别区域内则触发相机进行抓拍业务和识别业务，同时输出车牌信息，将车牌OSD信息叠加到抓拍图片，这样不但降低了前端设备成本和系统造价，同时还提高了车牌识别速度。
车牌识别的整套识别业务包括图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等环节，终将车牌识别的结果以文本格式输出或者叠加在抓拍图片上，如图1所示。

图1 IPC的车牌识别流程▲

01 图像采集
通过IPC对过车或车辆违章行为进行实时、不间断记录、采集。
02 图像预处理
图像预处理是影响车牌识别率高低的关键因素，需要对IPC采集到的原始图像进行噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等处理。
03 车牌定位
图像预处理是影响车牌识别率高低的关键因素，需要对IPC采集到的原始图像进行噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等处理。
04 字符分割
字符分割是在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化等处理，进一步定位字符区域，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。
05 字符识别
字符识别是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，然后通过分类判别函数和分类规则，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别就可以识别出输入的字符图像。
场内视频引导
场内视频引导技术诞生前，停车场车位引导主要还是以超声波技术来实现，但超声波探测器只能做到一对一检测，且无法做到车辆车牌信息的获取从而实现反向寻车功能;无法实时看到停车画面，而且方案整体施工较为复杂，检测效果对工程施工的依赖性较高。
视频技术场内引导大大提高了整体方案的性，大华公司率先推出室内视频车位检测器，基于车牌识别技术、车辆模型检测技术实现对有牌车车牌识别和无牌车车位状态准确判断。同时大华公司推出的两车位、三车位以及六车位相机的行业创新产品结合双网口专利技术大大降低了施工复杂成程度和施工成本。
场内引导视频识别技术有别于停车场出入口车牌识别技术，主要区别在于前者是基于静态车辆的车辆模型检测为前提进行车牌识别业务，所以对无牌车的车位状态也能进行准确判断。随着视频技术在场内引导的广泛应用，超声波检测技术逐渐被市场淘汰。
道路停车
国内道路停车业务早可追溯到1980年代港澳地区的咪表时代，到21世纪初纯人工智能手持终端收费引入，以及2014年以深圳为代表的“地磁+app”模式。随着时间推移，可以发现车牌识别业务也逐渐渗透进来，下面就来回顾一下车牌识别技术在道路停车管理中的应用。
01 手持POS收费终端
1980年代，港澳地区开始实行咪表管理技术，但该技术并不适应当下国情，随着技术的发展以及客户对车位管理需求的提高，出现了人工手持智能收费终端的收费方式，通过人工对车主停车情况进行把握，然后利用智能收费终端对车位上的车辆进行拍照车牌识别和登记，把登记信息同步上传给云平台做计费管理，如图2。

图2 人工手持智能收费终端拍摄车牌识别车牌号▲
当车辆驶离时通过人工收费对车辆停车进行缴费，停车欠缴费车主的车牌会被平台自动记录，欠款会累计到车辆下一次停车收费时进行补缴。但人工管理车位相对效率较低，时常导致停车收费金额流失。
手持终端识别车位上停放的车辆车牌，其原理属于后端识别，通过手持终端拍照功能，结合收费软件本身自带的车牌识别算法，对图片流中的车牌进行定位、车牌提取、字符切割和识别，终输出车牌信息。车牌识别技术结合手持终端的应用在当时一度受到热捧。
02 室外视频车位检测器
室外视频车位检测器应用在道路停车领域可以被认为是“道路停车3.0阶段”。室外视频车位检测器的原理结合了多种人工智能技术，比如车牌识别、超声波检测、车牌颜色检测、车辆模型检测等技术。每车位放置1台视频车位检测器对驶入车辆进行车牌识别和车位状态判断，通过终端盒走无线网桥传输方式把抓拍图片和对应的识别结果上传给云平台。就前端室外视频车位检测器而言，它不仅仅应用到了车牌识别技术，还应用深度学习技术把车辆的非结构化数据提取成结构化数据，超声波检测技术辅助判断车位状态，多重检测机制确保车牌识别率和车位状态判断率，如图3。

图3 室外视频车位检测器实际抓拍图片▲

03 枪球联动方案
枪球联动方案是目前车牌识别应用于道路停车管理的另一个热门方案。系统前端设备主要有车位管理枪球一体机、LED常亮补光灯、交换机、终端管理盒和智能手持终端。车位管理枪球一体机，用于停车点停车状态检测以及车辆抓拍;LED常亮补光灯用于夜间环境光照度较低时枪球机的补光，采用暖光灯，降低光污染;交换机用于前端网络设备的汇聚;终端管理盒用于前端数据缓存;智能手持POS辅助收费工作，用于泊位状态以及车辆信息核准、收费管理等。
车位管理枪机用于管理枪球机视场盲区车位，若现场立杆位置可以使有效车位避开枪球机的视场盲区(即枪球机视场盲区内没有泊位)，则可以免去车位管理枪机，见图4。

图4 枪球联动方案现场检测效果图▲

车牌识别的延伸应用
目前，甲方客户的需求呈多样化趋势，已不仅仅局限于对车牌识别的要求以及车身颜色、车标、车型、挂坠、年检标志等和车辆相关的纵向非结构化数据的提取，结合当前移动互联网技术的普及，市场对车牌的横向数据挖掘也有很旺盛的需求，比如车内驾驶员人脸、手机上的二维码等等。
大华公司抓住了市场的这种个性化需求，与其子公司华睿科技共同推出了机器视觉相机，通过前端高帧率相机的快速抓拍，在手机处于唤醒状态时定位手机二维码，快速识别二维码并输出文本信息，同时后端POS机对前端相机传输过来的二维码信息完成/支付宝扣费。机器视觉相机的强大性能及算法优势，提高了出入口车主的进出和支付体验，为视频技术在停车领域的多样化应用提供一个很好的实际案例。