详细介绍
车牌识别系统解决方案
一、用户需求分析
在现代化停车场管理中，涉及到各方面的管理，其中车辆的管理是一个重要的方面。尤其是对特殊停车场、大院及**机关、小区而言，要求对各种车辆实时地进行严格的管理，对其出入的时间进行严格的监视，并对各类车辆进行登记（包括内部车辆和外部车辆）和识别。对大规模的场区中，各种出入的车辆较多，如每辆车都要进行人工判断，既费时，又不利于管理和查询，保卫工作比较困难，效率低下。为了改善这种与现代化停车场、大院及**机关、小区等不相称的管理模式，需要尽快实现车辆管理工作的自动化、智能化，并以计算机网络的形式进行管理，对所有出入口的车辆进行有效地、准确地监测和管理。要求系统提供相应的应用软件，实现营区管理的高效率、智能化。 该系统是利用视频流的车牌自动识别算法，或者地感触发，对车辆进行抓拍、号牌识别，当车辆进入小区入口时，车牌自动识别算法自动抓拍车辆照片并识别车牌号码，将车牌号码，颜色，车牌特征数据，入场时间信息等传记录下来，车辆可无障碍出入停车场，为用户提供了一种崭新的服务模式。 系统自动识别进入小区车辆的号码和车牌特征，验证用户的合法身份，自动比对黑名单库，自动报警，并可对整个停车场情况进行监控和管理，包括出入口管理，内部管理，采集，存储数据和系统工作状态，以便管理员进行监控，维护，统计，查询和打印报表等工作。车辆出入小区，**处于系统监控之下，使小区的出入，收费，防盗，车位管理**智能化、自动化并具有方便快捷，安全可靠的优点． 其主要特点如下：识别系统对环境的依赖性降低至**程度，可实现全天候正常工作，且识别率保持较高水平。基于LPR识别系统提高了识别的速度和准确性。可识别的**小号牌宽度为80个像素适应复杂的气候及光照条件，如阴天、雨天、晚上仍可**高识别率。适应高速大流量，车速在20km/h，单车道流量为30辆/分钟时仍可**高识别率(98%)。实现对视频图像的逐帧处理，视频流触发，不用埋设地感线圈（双通道），避免破坏路面。工程安装简便、运行稳定，不干扰用户已有系。具有极高的处理能力，对车辆行进过程中所有图像都进行识别和处理，不依赖于单张图片，有效提高设备对复杂环境的适应能力 1.1、对不同光照的适应能力 在工程现场环境比较复杂，例如：烟雾、雨雪、日光不同角度的照射、车灯以及大型广告牌等都有可能对识别系统造成干扰，特别是采用外触发方式的识别设备，其识别率严重依赖于所抓拍的图片，当抓拍的瞬间，车辆牌照处在受干扰位置，会造成误识别。 我公司的车牌识别算法对视频图像进行逐帧实时处理，车辆在运动过程中，角度、光照是不断变化的，总会在某些时刻车牌是清晰的，一定会采集到一些车牌清晰的视频帧用于分析和识别，因此我公司的车牌识别设备对光线、气候的抗干扰能力极强。 1.2、对闯关车辆和超低速行驶车辆的适应能力 由于采用高速算法平台，适应时速20公里/小时的车速，使得车辆在超高速（闯关冲卡车辆）行驶或超低速行驶时都能准确识别车牌号码抓拍图片，避免了因高速车辆通行路口无法捕获的现象发生。
一、用户需求分析
在现代化停车场管理中，涉及到各方面的管理，其中车辆的管理是一个重要的方面。尤其是对特殊停车场、大院及**机关、小区而言，要求对各种车辆实时地进行严格的管理，对其出入的时间进行严格的监视，并对各类车辆进行登记（包括内部车辆和外部车辆）和识别。对大规模的场区中，各种出入的车辆较多，如每辆车都要进行人工判断，既费时，又不利于管理和查询，保卫工作比较困难，效率低下。为了改善这种与现代化停车场、大院及**机关、小区等不相称的管理模式，需要尽快实现车辆管理工作的自动化、智能化，并以计算机网络的形式进行管理，对所有出入口的车辆进行有效地、准确地监测和管理。要求系统提供相应的应用软件，实现营区管理的高效率、智能化。 该系统是利用视频流的车牌自动识别算法，或者地感触发，对车辆进行抓拍、号牌识别，当车辆进入小区入口时，车牌自动识别算法自动抓拍车辆照片并识别车牌号码，将车牌号码，颜色，车牌特征数据，入场时间信息等传记录下来，车辆可无障碍出入停车场，为用户提供了一种崭新的服务模式。 系统自动识别进入小区车辆的号码和车牌特征，验证用户的合法身份，自动比对黑名单库，自动报警，并可对整个停车场情况进行监控和管理，包括出入口管理，内部管理，采集，存储数据和系统工作状态，以便管理员进行监控，维护，统计，查询和打印报表等工作。车辆出入小区，**处于系统监控之下，使小区的出入，收费，防盗，车位管理**智能化、自动化并具有方便快捷，安全可靠的优点． 其主要特点如下：识别系统对环境的依赖性降低至**程度，可实现全天候正常工作，且识别率保持较高水平。基于LPR识别系统提高了识别的速度和准确性。可识别的**小号牌宽度为80个像素适应复杂的气候及光照条件，如阴天、雨天、晚上仍可**高识别率。适应高速大流量，车速在20km/h，单车道流量为30辆/分钟时仍可**高识别率(98%)。实现对视频图像的逐帧处理，视频流触发，不用埋设地感线圈（双通道），避免破坏路面。工程安装简便、运行稳定，不干扰用户已有系。具有极高的处理能力，对车辆行进过程中所有图像都进行识别和处理，不依赖于单张图片，有效提高设备对复杂环境的适应能力 1.1、对不同光照的适应能力 在工程现场环境比较复杂，例如：烟雾、雨雪、日光不同角度的照射、车灯以及大型广告牌等都有可能对识别系统造成干扰，特别是采用外触发方式的识别设备，其识别率严重依赖于所抓拍的图片，当抓拍的瞬间，车辆牌照处在受干扰位置，会造成误识别。 我公司的车牌识别算法对视频图像进行逐帧实时处理，车辆在运动过程中，角度、光照是不断变化的，总会在某些时刻车牌是清晰的，一定会采集到一些车牌清晰的视频帧用于分析和识别，因此我公司的车牌识别设备对光线、气候的抗干扰能力极强。 1.2、对闯关车辆和超低速行驶车辆的适应能力 由于采用高速算法平台，适应时速20公里/小时的车速，使得车辆在超高速（闯关冲卡车辆）行驶或超低速行驶时都能准确识别车牌号码抓拍图片，避免了因高速车辆通行路口无法捕获的现象发生。
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