智能停車場系統(tǒng)通過對車輛進出口的管理，使車輛進出井井有條，文明進出，維護停車場秩序，可以使車輛有秩序的進出，緩解出入口擁堵現(xiàn)象，同時也保障了車輛進出安全。
車牌識別的發(fā)展歷程可以大致劃分為以下幾個階段：
1. **早期階段（1980年代至1990年代）**：
- 早期的車牌識別技術(shù)主要是基于模板匹配的方法。這意味著，通過人工設(shè)計的特征模板與待識別車牌上的特征進行比較，以實現(xiàn)車牌號碼的識別。然而，這種方法的準確率并不高，尤其對于不同字體、顏色和變形的車牌，其適應(yīng)性較差。
2. **基于特征提取的階段（1990年代至2000年代）**：
- 隨著計算機視覺技術(shù)的進步，研究者開始探索基于特征提取的車牌識別方法。在這些方法中，車牌圖像經(jīng)過預(yù)處理，以提取車牌上的特征點，并為之建立相應(yīng)的特征描述子。隨后，利用模式匹配算法進行車牌號碼的識別和定位。相較于模板匹配，這種方法在準確率和魯棒性上有所提高，但對于遮擋和光照變化等場景的適應(yīng)性依然有限。
3. **半自動識別階段**：
- 隨后，出現(xiàn)了基于光學(xué)字符識別（OCR）技術(shù)的半自動車牌識別系統(tǒng)。這類系統(tǒng)雖然提升了工作效率，但仍然需要人工干預(yù)，并且在復(fù)雜環(huán)境下的識別效果并不理想。
4. **全自動識別階段（21世紀初）**：
- 進入21世紀，車牌識別技術(shù)取得了明顯的突破，發(fā)展出了全自動化的識別系統(tǒng)。這些系統(tǒng)結(jié)合了高速相機、的圖像處理算法和人工智能技術(shù)，能夠在各種天氣和光線條件下快速準確地識別車牌，無需人工干預(yù)。
5. **基于深度學(xué)習(xí)的階段（2010年代至今）**：
- 近年來，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起，研究者開始將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于車牌識別領(lǐng)域。深度學(xué)習(xí)技術(shù)能夠自動學(xué)習(xí)和提取圖像中的特征，進一步提高了車牌識別的準確率。
6. **多模態(tài)識別技術(shù)階段**：
- 為了應(yīng)對更為復(fù)雜的識別環(huán)境，如夜間或惡劣天氣，現(xiàn)代車牌識別系統(tǒng)開始采用多模態(tài)識別技術(shù)。這種技術(shù)結(jié)合了可見光、紅外線、微波等多種傳感器數(shù)據(jù)，以實現(xiàn)更為魯棒的識別效果。
7. **物聯(lián)網(wǎng)與云計算階段**：
- 隨著物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和云計算技術(shù)的發(fā)展，車牌識別系統(tǒng)開始實現(xiàn)與其他智能交通系統(tǒng)的互聯(lián)互通，從而為交通管理和安全帶來了更多可能性。
綜上所述，車牌識別技術(shù)從早期的模板匹配發(fā)展到如今基于深度學(xué)習(xí)和多模態(tài)識別的系統(tǒng)，其準確率和適應(yīng)性得到了顯著提升。
確定道閘和防砸線圈的位置。道閘一般安裝在相機同側(cè)，且位于相機后面（與相機立桿距離30cm安裝），以道閘門可以方便開啟。同時，需要確保車道的寬度不小于3米，4.5米左右為佳，以便車輛出入順暢。對于地下停車場，如果道閘上方有阻擋物，則需要選用折桿式道閘，并根據(jù)阻擋物的高度來確定折桿點的位置。
所屬分類：軟件/車牌識別系統(tǒng)
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