制作停車場車牌識別系統(tǒng)用途

將車牌識別設(shè)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(jī)的控制設(shè)備結(jié)合，實現(xiàn)車輛的自動管理。應(yīng)用于停車場可以實現(xiàn)自動計時收費，也可以自動計算可用車位數(shù)量并給出提示，實現(xiàn)停車收費自動管理節(jié)省人力、提率。應(yīng)用于智能小區(qū)可以自動判別駛?cè)胲囕v是否屬于本小區(qū)，對非內(nèi)部車輛實現(xiàn)自動計時收費。在一些單位這種應(yīng)用還可以同車輛調(diào)度系統(tǒng)相結(jié)合，自動地、客觀地記錄本單位車輛的出車情況，車牌識別管理系統(tǒng)采用了車牌識別技術(shù)，達(dá)到不停車、免取卡，有效提高車輛出入通行效率。

在高速路的各個出入口安裝車牌識別設(shè)備，車輛駛?cè)霑r識別車輛牌照將入口資料存入收費系統(tǒng)，車輛到達(dá)出口時再次識別其牌照并根據(jù)牌照信息調(diào)用入口資料，結(jié)合出入口資料實現(xiàn)收費管理。這種應(yīng)用可以實現(xiàn)自動計費并可防止作弊，避免了應(yīng)收款的流失。

車牌識別的優(yōu)勢在于可以把卡和車對應(yīng)起來，使管理提高一個檔次，卡和車的對應(yīng)的優(yōu)點在于長租卡須和車配合使用，杜絕一卡多車使用的漏洞，提高物業(yè)管理的效益；同時自動比對進(jìn)出車輛，防止偷盜事件的發(fā)生。升級后的攝像系統(tǒng)可以采集更清晰的圖片，作為檔案保存，可以為一些糾紛提供有力的證據(jù)。

系統(tǒng)進(jìn)行視頻車輛檢測，需要具備很高的處理速度并采用的算法，在基本不丟幀的情況下實現(xiàn)圖像采集、處理。若處理速度慢，則導(dǎo)致丟幀，使系統(tǒng)無法檢測到行駛速度較快的車輛，同時也難以在有利于識別的位置開始識別處理，影響系統(tǒng)識別率。因此，將視頻車輛檢測與牌照自動識別相結(jié)合具備一定的技術(shù)難度。

紅外光路線是指利用車牌反光和紅外光的光學(xué)特性，用紅外攝像機(jī)采集車輛灰度圖像，由于紅外特性，車輛圖像上幾乎只能看見車牌，然后用黑白圖像處理方法識別車牌。950nm的紅外照明裝置可抓拍到很好的反光車牌照圖像。因紅外光是不可見光，它不會對駕駛員產(chǎn)生視覺影響。另外，紅外照明裝置提供的是不變的光，所抓拍的圖像都是一樣的，不論是在一天中明亮的時候，還是在一天中暗的時候。的例外是在白天，有時會看到一些牌照周圍的細(xì)節(jié)，這是因為晴朗天氣時太陽光的外光波的影響。采用紅外燈的缺點就是所捕獲的車牌照圖像不是彩色的，不能獲取整車圖像，并且嚴(yán)重依賴車牌反光材料。

通過一些后續(xù)處理技術(shù)其可以實現(xiàn)停車場出入口收費管理、盜搶車輛管理、高速公路超速自動化管理、闖紅燈電子警察、公路收費管理等等功能。對于維護(hù)交通安全和城市治安，防止交通堵塞，實現(xiàn)交通全自動化管理有著現(xiàn)實的意義。我國標(biāo)準(zhǔn)汽車牌照是由漢字、英文字母和阿拉伯?dāng)?shù)字組成，漢字識別與字母和數(shù)字的識別有很大的區(qū)別，漢字的識別增加了識別的難度；

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，計算機(jī)及相關(guān)技術(shù)發(fā)達(dá)的一些國家開始探討用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)解決車牌自動識別問題，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地運用了BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對車牌上的字符進(jìn)行自動識別，BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由相同神經(jīng)元構(gòu)成的雙向聯(lián)想式單層網(wǎng)絡(luò)，每一個字符模板對應(yīng)著個BAM矩陣，通過與車牌上的字符比較，識別出正確的車牌號碼。

識別速度決定了一個車牌識別系統(tǒng)是否能夠滿足實時實際應(yīng)用的要求。一個識別率很高的系統(tǒng)，如果需要幾秒鐘，甚至幾分鐘才能識別出結(jié)果，那么這個系統(tǒng)就會因為滿足不了實際應(yīng)用中的實時要求而毫無實用意義。例如，在高速公路收費中車牌識別應(yīng)用的作用之一是減少通行時間，速度是這一類應(yīng)用里減少通行時間、避免車道堵車的有力保障。
一個車牌識別系統(tǒng)的后臺管理體系，決定了這個車牌識別系統(tǒng)是否好用。清楚地認(rèn)識到重要的一點是識別率達(dá)到是不可能的，因為車牌照污損、模糊、遮擋，或者天氣也許很糟（下雪﹑冰雹﹑大霧等等）。