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深圳宜融電子科技有限公司
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小區車牌自動識別收費系統是一套基于車牌識別技術為基礎的車牌識別系統解決方案，可實現車輛無需停車的出入管理，解決車流量過大而造成擁堵的問題。將車牌識別設備安裝于出入口，記錄車輛的牌照號碼、出入時間，并與自動門、欄桿機的控制設備結合，實現車輛的自動管理。應用于停車場可以實現自動計時收費，也可以自動計算可用車位數量并給出提示，實現停車收費自動管理節省人力、提高效率。
停車場進出口車牌識別
車牌識別
為了進行車牌識別，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，zui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。
1) 牌照定位
自然環境下，汽車圖像背景復雜、光照不均勻，如何在自然背景中準確地確定牌照區域是整個識別過程的關鍵。首先對采集到的視頻圖像進行大范圍相關搜索，找到符合汽車牌照特征的若干區域作為候選區，然后對這些侯選區域做進一步分析、評判，zui后選定一個的區域作為牌照區域，并將其從圖像中分離出來。
2) 牌照字符分割
完成牌照區域的定位后，再將牌照區域分割成單個字符，然后進行識別。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內的間隙處取得局部zui小值的附近，并且這個位置應滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對復雜環境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。
3) 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。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、假牌照等等；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zui利于識別。
停車場進出口車牌識別
功能特點：
電腦或服務器出現故障，月租車正常進出，臨時車可正常收費
脫機狀態顯示屏和語音都能正常工作
視頻流和地感觸發可自由選擇
多方向來車、車道過寬等復雜情況，可采用雙攝像機識別提高識別率
多車位多車功能，管理一個車主，多輛車對應多個月租車位的情況
車牌模糊對比，提高系統識別率
支持多種收費打折（如優惠打折，酒店收費打折等）
完善的無牌車處理機制
支持手動觸發識別和手動修改車牌
支持多種收費模式
車牌識別一體機參數配置：
攝像機200萬像素
4行彩色顯示屏
紅綠指示燈顯示
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