停車場車牌識別系統廠家誠信企業推薦

一個車牌識別系統的后臺管理體系，決定了這個車牌識別系統是否好用。必須清楚地認識到重要的一點是識別率達到100%是不可能的，因為車牌照污損、模糊、遮擋，或者天氣也許很糟（下雪﹑冰雹﹑大霧等等）。前端硬件識別一體式攝像機適應市場需求，目前得到了廣大客戶的喜愛。后臺管理體系的功能應該包括：

1、識別結果和車輛圖像數據的可靠存儲，當多功能的系統操作使得網絡出差錯時能保護圖像數據不會丟失，同時便于事后人工排查；

2、有效的自動比對和查詢技術，被識別的車牌照號碼要同數據庫中成千上萬的車牌號碼自動比對和提示報警，如果車牌照號碼沒有被正確讀取時就要采用模糊查詢技術才能得出相對“蕞佳”的比對結果；

3、一個好的車牌識別系統對于聯網運行，還需要提供實時通信、網絡安全、遠程維護、動態數據交換、數據庫自動更新、硬件參數設置、系統故障診斷。

為了進行車牌識別系統，需要以下幾個基本的步驟：

1、牌照定位，定位圖片中的牌照位置；

2、牌照字符分割，把牌照中的字符分割出來；

3、牌照字符識別，把分割好的字符進行識別，蕞終組成牌照號碼。

車牌識別過程中，牌照顏色的識別依據算法不同，可能在上述不同步驟實現，通常與車牌識別互相配合、互相驗證。

實際應用中，車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。這些影響因素不同程度上降低了車牌識別的識別率，也正是車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，使采集到的圖像蕞利于識別。2、有效的自動比對和查詢技術，被識別的車牌照號碼要同數據庫中成千上萬的車牌號碼自動比對和提示報警，如果車牌照號碼沒有被正確讀取時就要采用模糊查詢技術才能得出相對“蕞佳”的比對結果。

車牌識別系統軟識別與硬識別的優勢對比：

1、分析識別模式：硬識別系統：采用視頻流分析識別，對監控范圍內的視頻流進行全天候實時分析;軟識別系統：圖片分析識別，對到達指訂范圍內的車輛進行拍照，再對照片進行分析;當車輛位置不佳時，識別易出錯。

2、觸發識別方式：硬識別系統：地感和視頻觸發可選，不需增加檢測設備，無需破壞地面或增加工程，24小時采集圖像。軟識別系統：地感、紅外等外設車輛檢測設備觸發;需要一定的工程量。

3、智能算法模型硬識別系統：采用智能模糊點陣識別算法，準確率更高，識別率大于99.70%。很少需要人工干預。軟識別系統：OCR/字型拓撲結構識別算法，會頻繁出現誤識別情況，準確率低于90%。需要人工不斷輸入糾正后的號牌。

4、可靠性及穩定性：硬識別系統：專用識別器采用TI公司的高速DSP，雙CPU控制，確保系統可靠性和穩定性。軟識別系統：軟件識別，容易頻繁出現死機等情況，需經常重新啟動電腦，造成間斷性系統癱瘓。

5、識別速度：硬識別系統：整車車牌識別速度小于0.4秒，充分滿足車流量大時的需要;軟識別系統：整車車牌識別速度大于3秒，甚至更長，速度讓人難以忍受。

車輛檢測跟蹤模塊主要對視頻流進行分析，判斷其中車輛的位置，對圖像中的車輛進行跟蹤，并在車輛位置蕞佳時刻，記錄該車輛的特寫圖片，由于加入了跟蹤模塊，系統能夠很好地克服各種外界的干擾，使得到更加合理的識別結果，可以檢測無牌車輛并輸出結果。車牌識別過程中，牌照顏色的識別依據算法不同，可能在上述不同步驟實現，通常與車牌識別互相配合、互相驗證。

車牌識別系統車牌定位模塊

車牌定位模塊是一個十分重要的環節，是后續環節的基礎，其準確性對整體系統性能的影響巨大。車牌系統完全摒棄了以往的算法思路，實現了一種完全基于學習的多種特征融合的車牌定位新算法，適用于各種復雜的背景環境和不同的攝像角度。

車牌識別系統車牌矯正及精定位模塊

由于受拍攝條件的限制，圖像中的車牌總不可避免存在一定的傾斜，需要一個矯正和精定位環節來進一步提高車牌圖像的質量，為切分和識別模塊做準備。使用精心設計的快速圖像處理濾波器，不僅計算快速，而且利用的是車牌的整體信息，避免了局部噪聲帶來的影響。隨著行業的發展，市場各式各樣的需求，市場對車牌識別系統的需求越來越廣泛，主要分為：軟件識別和硬件識別。使用該算法的另一個優點就是通過對多個中間結果的分析還可以對車牌進行精定位，進一步減少非車牌區域的影響。