车牌识别是实现 “互联网 + 智能停车” 的最大动力 -- 老虎

如今，各行各业都在积极拥抱互联网，停车行业不... 此外，从最原始的人工管理到智能车牌识别管理，随着社会的发展，城市中的汽车越来越多。 车辆集中存放和管理的场所已经被人类提出，如车辆进出的顺序、车辆存放的安全性和车辆存放管理的补偿。 车牌识别技术的应用也极大地满足了人们的需求，也是实现智能停车管理系统的动力。 I. 车牌自动识别的过程是系统前端采用嵌入式高清集成摄像头，可实现百万分辨率的视频和图片码流输出，内置高性能DSP芯片，支持内置智能算法，并可实现视频检测、车牌自动识别等功能。

内置摄像头的车牌自动识别系统采用独特的纹理模型算法，具有定位准确、识别速度快、识别精度高、误识率低等特点。 它不仅可以抓拍有牌照的车辆，还可以正常抓拍无牌车辆。 将传统模式下基于后端服务器或前端工控机的车牌识别算法移植到前端摄像头上，具有高集成度、高稳定性和高适应性的特点。 与传统的PC或工业计算机模式相比，它可以更好地适应实际道路的复杂环境，满足智能交通系统中全天候工作的要求。 采用动态视频识别技术对视频流的每一帧图像进行识别，从而增加了识别和比较次数，大大提高了识别的效率和准确性。

汽车牌照自动识别主要是基于图像分割和图像识别的理论，对含有汽车牌照的图像进行分析和处理，从而确定车牌在图像中的位置，并进一步提取和识别文本字符。 识别的具体步骤分为车牌定位、车牌提取和字符识别。 在自然环境下，摄像头首先对采集到的视频图像进行大范围的关联搜索，找出几个符合车辆牌照特征的区域作为候选区域，然后对这些候选区域进行进一步的分析和评价，最后选择一个最优区域作为车牌区域，从图像中分割出来。 车牌区域的位置完成后，将车牌区域划分为单个字符，然后识别。 车牌识别算法采用模板匹配算法。

首先对分割后的字符进行二值化，将其大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有模板进行匹配，最后选出匹配度最好的作为结果，通过这种多重比较，大大提高了车牌识别的准确率。 II. 车牌自动识别系统的应用特点1. 较强的ISP处理能力。 车牌自动识别系统的识别率与车牌质量和捕获图像密切相关。 不仅车牌本身的锈蚀、污渍、油漆剥落、字体褪色等因素都会极大地影响车牌识别的准确性，而且拍摄环境是否理想也会对车牌识别产生很大的影响。 智能交通摄像头内置强大的ISP处理功能，可提供视频稳定、人脸检测、噪声过滤、自动白平衡、自动曝光、伽马校正、边缘增强等功能，将图像质量和效果提升到一个新的高度，并且不仅改善了用户的实际外观，为车牌识别等更智能化的应用提供了良好的操作和分析基础，充分保证了车牌识别的高准确性。 2. 许多车牌识别系统对光线和气候背景具有良好的适应性。

车牌识别系统的识别率在阴天高，但在晴天却下降甚至无法识别。 在直射光的情况下，拍摄方向与太阳光的方向相同。 捕获的车牌区域非常明亮，导致字符笔画粗大，相互粘连。 而且，中国的车牌使用的是反光漆，严重的时候会出现镜面反射，所以不可能看到车牌号。 此外，车身表面反射产生的亮线和光晕也会影响识别。

车牌识别多用于识别行驶中的车辆。 车牌区域在整个图像中不是固定的，普通的摄像头不能根据车牌区域进行调整。 夜间打开车灯时，普通摄像机的曝光强度受到大灯的影响而减弱，导致图像车牌区域较暗，无法看到数字。 大灯的光线也可能形成一个很大的光晕，以阻挡车牌区域。 停车场作为城市静态交通的重要组成部分，在日益智能化的今天，智能车牌识别技术起着关键作用。

随着计算机技术的不断进步和软件智能应用算法的发展，车牌识别技术将更加成熟，并将逐步取代ic卡刷卡，这将给停车场出入口管理智能化带来又一重大变革。 车牌识别技术对维护交通安全和城市公共安全、防止交通拥堵和实现交通全自动管理具有现实意义。 它是实现智能停车管理系统的最大驱动力。 Tigerwong停车设备供应商多年来专注于停车设备!如果您对停车系统有任何疑问，欢迎咨询和沟通。