小区车牌识别系统生产厂家价格合理,云停智能---

采用计算机视觉技术识别车牌的流程通常都包括车辆图像采集，车牌定位，字符分割，光学字符识别，输出识别结果5个步骤。车辆图像的采集方式决定了车牌识别的技术路线。国际its通行的两条主流技术路线是自然光和红外光图像采集识别。自然光和红外光不会对人体产生-的心理影响，也不会对环境产生新的电子污染，属于绿色技术。

自然光路线是指白天利用自然光线，夜间采用辅助照明光源，用彩色-机采集车辆真彩色像，用彩图像分析处理方法识别车牌。自然光真彩色识别技术路线，与人眼感光习惯一致，并且，真彩色像能够反映车辆应用 及其周围环境真实的图像信息，不仅可以用来识别车牌照，而且可以用来识别车牌照颜色、车流量、车型、车颜色等车辆特征。用一个-机采集的图像，同时实现所有前端基本视频信息采集、识别和人工辅助图像-判别，可以前瞻性的为未来的智能交通系统工程预留接口。

红外光路线是指利用车牌反和红外光的光学特性，用红外-机采集车辆灰度图像，由于红外特性，车辆图像上几乎只能看见车牌，然后用黑白图像处理方法识别车牌。950nm的红外照明装置可抓拍到-的反光车牌照图像。因红外光是不可见光，它不会对驾驶员产生视觉影响。另外，红外照明装置提供的是不变的光，所抓拍的图像都是一样的，不论是在-中明亮的时候，还是在-中暗的时候。唯的例外是在白天，有时会看到一些牌照周围的细节，这是因为晴朗天气时太阳光的外光波的影响。采用红外灯的缺点就是所捕获的车牌照图像不是彩色的，不能获取整车图像，并且-依赖车牌光材料。

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-的系统，如果需要几秒钟，甚至几分钟才能识别出结果，那么这个系统就会因为满足不了实际应用中的实时要求而-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保障。

国际交通技术提出的识别速度是1秒以内，越快越好。

我们都知道，对于车牌智能识别，任何的系统、硬件，由于长时间的使用或者一些非人为的意外发生，都有可能出现一系列的问题或故障，那么对于一些管理停车场的人员来说，相对智能车牌识别系统，懂得一些基本的错误原因还是很重要的。那么，车牌识别系统的一些常见的识别错误的原因及如何解决呢?

智能车牌识别系统工作时图像拍摄不清楚，车牌区域定位的困难主要是来自于采集的图像，由于采集的车牌图像的多样性，并且采集图像时受到许多因素的影响，解决建议：这种情况一般只有在图像-清晰的情况下，识别结果才能达到比较满意的效果。那这对停车场系统的感光部件就有一定的要求了，视频的-机也就要提高一些配置啦，看看视频设置不正常(设置正常)，显示器分辨率、颜色桌面大小调节。

各类车型的不同，不管是使用地感线圈还是红外触发，车型的影响都是显而易见的，大车与小车的触发位置即使在低速的情况下也可能超过0.5米，当超过1米时，捕的图像可能不是 清晰的。解决建议：对于这种，一般要在车牌定位之前要对图像做预处理，然后再进行车牌的定位、分割、识别等部分，这也正对系统有很大的挑战性。

　　车牌受损或有污渍，在公路和城市内的实际应用过程中，很难所涉及到的车牌都是没有污损的，车牌在使用几年之后，难免会出现污染和磨损等现象。解决建议：对于这种情况，很多智能的停车场系统也渐渐解决了这样的问题，但如果过于-，这还得靠人工了。

车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号，目前的技术水平为字母和数字的识别率可达到96%，汉字的识别率可达到95%。

在停车场管理中，车牌识别技术也是识别车辆身份的主要手段。在<停车库(场)车辆图像和号牌信息采集与传输系统技术要求>中，车牌识别技术成为车辆身份识别的主要手段。