小區停車場車牌識別服務為先

識別流程

牌照自動識別是一項利用車輛的動態視頻或靜態圖像進行牌照號碼、牌照顏色自動識別的模式識別技術。在深圳市公1安局建設的《停車庫（場）車輛圖像和號牌信息采集與傳輸系統技術要求》中，車1牌識別技術成為車輛身份識別的主要手段。其硬件基礎一般包括觸發設備(監測車輛是否進入視野)、攝像設備、照明設備、圖像采集設備、識別車1牌號碼的處理機(如計算機)等，其軟件核心包括車1牌定位算法、車1牌字符分割算法和光學字符識別算法等。某些車1牌識別系統還具有通過視頻圖像判斷是否有車的功能稱之為視頻車輛檢測。一個完整的車1牌識別系統應包括車輛檢測、圖像采集、車1牌識別等幾部分。當車輛檢測部分檢測到車輛到達時觸發圖像采集單元，采集當前的視頻圖像。車1牌識別單元對圖像進行處理，定位出牌照位置，再將牌照中的字符分割出來進行識別，然后組成牌照號碼輸出。

車輛檢測

車輛檢測可以采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測技術、視頻檢測等多種方式。采用視頻檢測可以避免破壞路面、不必附加外部檢測設備、不需矯正觸發位置、節省開支，而且更適合移動式、便攜式應用的要求。

系統進行視頻車輛檢測，需要具備很高的處理速度并采用優1秀的算法，在基本不丟幀的情況下實現圖像采集、處理。第三、保證車1牌識別位置，車1牌象素的大小，不低于最1佳車1牌象素的大小。若處理速度慢，則導致丟幀，使系統無法檢測到行駛速度較快的車輛，同時也難以保證在有利于識別的位置開始識別處理，影響系統識別率。因此，將視頻車輛檢測與牌照自動識別相結合具備一定的技術難度。

牌照字符識別

方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神經網絡算法。因此在做車輛自動化管理系統的設計時，要盡可能地強調自動化手段，但又不可忽略人工干預的因素，二者巧妙地結合起來，可達到事半功倍的效果。基于模板匹配算法首先將分割后的字符二值化并將其尺寸大小縮放為字符數據庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，選擇1佳匹配作為結果。基于人工神經網絡的算法有兩種：一種是先對字符進行特征提取，然后用所獲得特征來訓練神經網絡分配器;另一種方法是直接把圖像輸入網絡，由網絡自動實現特征提取直至識別出結果。

實際應用中，車1牌識別系統的識別率還與牌照質量和拍攝質量密切相關。牌照質量會受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、不真實牌1照等等;實際拍攝過程也會受到環境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。例如，在高速公路收費中小區停車場車牌識別應用的作用之一是減少通行時間，速度是這一類應用里減少通行時間、避免車道堵車的有力保障。這些影響因素不同程度上降低了車1牌識別的識別率，也正是車1牌識別系統的困難和挑戰所在。為了提高識別率，除了不斷地完善識別算法還應該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像利于識別。

智能停車場不僅僅是簡單的車輛出入道閘和收費管理系統。這種做法的好處就是通過識別IC、ID卡中的信息，然后再通過車牌識別來識別該車的車牌號碼，如果發現IC、ID卡的信息和車牌號碼不匹配的話，那么閘門就不會開啟不讓車輛進出。所謂智能是借助現代信息化、網絡技術手段，通過建設部署統一泊位編碼、車輛地磁感應裝置、車載智能終端，地基增強定位技術、無線智能停車收費管理終端、城市級停車場互聯互通、面向用戶的手機APP應用、建立一個智慧停車管理服務平臺，實現在車輛統一停車管理、智能監督管控、電子支付以及涉車數據共享。

智能停車場管理系統對于行業的創新、發展，研發的投入都是非常重要的，因為牽涉到產品的質量和功能，甚至還決定企業的命運發展，在今天這個快速發展的時代，產品技術的創新都比較快，在創新的基礎上必須要結合人們的需求，停車場管理系統要智能化的服務于人們，才能得到人們的認可。而停車場也是一樣不止停車場車牌識別系統一個收費設備收費停車場有兩種常規配置，一種是常規停車場收費系統加上車牌識別系統。

4S店里看車牌識別系統

4S店售后管理使用文通車牌識別系統可以解決信息孤島問題，將4S店服務水平提高到一個新的高度，從而拉近企業與客戶之間的距離；服務人員與車主客戶零距離接觸，車主的信息充分掌握，因需而變的為客戶提供個性化服務，使“4S”的信息反饋功能得以1大化的體現。車1牌識別過程中，牌照顏色的識別依據算法不同，可能在上述不同步驟實現，通常與車1牌識別互相配合、互相驗證。

車牌識別系統是智能交通系統的一個重要組成部分，它在智能交通、電子警1察等視頻監控中有著廣泛的應用。

但車牌識別系統與4S店的客戶關系管理系統整合的應用較少，多數情況下都是2個相對獨立的系統，不利于信息共享。南京科技從項目實際需求出發，通過車牌識別系統接口與服務器中間的信息轉接，進而與客戶關系管理系統共享數據，為各終端提供定制化的應用對汽車4S店呼叫中心與車牌識別系統進行一體化設計，此項目已在行業內得到廣泛認可。為了提高識別率，除了不斷地完善識別算法還應該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像最利于識別。當下，誰能設身處地的從客戶的角度考慮問題，解決問題，才能得到用戶的認可，進而得到用戶的稱贊。