亳州停车场车牌识别系统有哪些方面的优势

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识别出售公司告诉你识别触发方式的2种形式
识别系统有两种触发方式，一种是外设触发，另一种是视频触发。
外设触发工作方式是指采用线圈、红外或其他检测器检测车辆通过信号，识别系统接受到车辆触发信号后，采集车辆图像，自动识别，以及进行后续处理。该方法的优点是触发率高，性能稳定；缺点是需要切割地面铺设线圈，施工量大。
视频触发方式是指识别系统采用动态运动目标序列图像分析处理技术，实时检测车道上车辆移动状况，发现车辆通过时捕捉车辆图像，识别照，并进行后续处理。视频触发方式不需借助线圈、红外或其他硬件车辆检测器。该方法的优点是施工方便，不需要切割地面铺设线圈，也不需要安装车检器等零部件，但其缺点也十分显著，由于算法的极限，该方案的触发率与识别率较之外设触发都要低很多。
识别系统
识别系统
1、间接法:指通过识别安装在汽车上的IC卡或条形码中所存储的的信息来识别及相关信息。IC卡技术识别准确度高，运行可靠，可以全天候作业，但它整套装置价格昂贵，硬件设备十分复杂，不适用于异地作业;条形码技术具有识别速度快、准确度高、可靠性强以及成本较低等优点，但是对于扫描器要求很高。此外，二者都需要制定出全国统一的标准，并且无法核对车、条形码是否相符，也是技术上存在的缺点，这给在短时间内推广造成困难。
2、直接法:基于图像的识别技术属于直接法，是一种无源型汽照智能识别方法，能够在无任何专用发送信号的车载发射设备情况下，对运动状态车辆或静止状态车辆的号码进行非接触采集并实时智能识别。与间接法识别系统相比，首先，这种系统节省了设备安置及大量资金，从而提高了经济效益;其次，由于采用了先进的计算机应用技术，所以可提高识别速度，较好地解决实时性问题;再次，它是根据图像进行识别，所以通过人的参与可以解决系统中的识别错误，而其他方法是难以与人交互的。
直接法一般有图像处理技术，传统模式识别技术及人工神经网络技术。
1、图像处理技术:运用图像处理技术解决汽照识别的研究最早始于80年代，但国内外均只是就识别中的某一个具体问题进行讨论，并且通常仅采用简单的图像处理技术来解决，并没有形成完整的系统体系，识别过程是使用工业电视摄像机拍下汽车的工前方图像，然后交给计算机进行简单的处理，并且最终仍需要人工干预，例如车辆牌照中省份汉字的识别问题，1985年有人利用常见的图像处理技木方法提出汉字识别的分类是在抽取汉字特征的基础上进行的，根据汉字的投影直方图选取浮动闭值，抽取汉字在竖直方向的峰值，利用树形查表法进行汉字的粗分类;然后根据汉字在水平方向的投影直方图，选取适当闭值，进行量化处理后，形成一个变长链码，再用动态规划法，求出与标准模式链码的最小距离，实现细分米完成汉字省名的自动识别。
2、传统模式识别技术。传统模式识别技术指结构特征法，统计特征法等。90年代，由于计算机视觉技术的发展，开始出现汽照识别的系统化研究。1990年AS.Johnson等运用计算机视觉技术和图像处理技术实现了车辆牌照的自动识别系统。该系统分为图像分割、特征提取和模板构造、字符识别等三个部分。利用不同闽值对应的直方图不同，经过大量统计实验确定出位置的图像直方图的闽值范围，从而根据特定闽值对应的直方图分割出，再利用预先设置的标准字符模板进行模式匹配识别出字符。
3、人工神经网络技术。近几年来，计算机及相关技术发达的一些国家开始探讨用人工神经网络技术解决自动识别问题，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地运用了BAM神经网络方法对上的字符进行自动识别，BAM神经网络是由相同神经元构成的双向联想式单层网络，每一个字符模板对应着个BAM矩阵，通过与上的字符比较，识别出正确的号码。
这种采用BAM神经网络方法的缺点是无映解决识别系统存储容量和处理速度相矛盾的问题。

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　识别停车系统在我们的日常生活中,无论是在一些大型商店还是在当前的一些社区中都得到了越来越广泛的应用.所谓识别就是利用整个视频识别技术来获取号码.可实时上传车辆信息数据.有研究表明,识别停车场系统将取代传统的停车场停车系统,引领智能停车场系统产业的发展趋势.

信用卡系统是通过车辆临时停放在入口票箱采取卡或固定车辆在停车场管理人员发送月卡刷卡进出停车场,相比于识别系统、停车场的安全性,较低的管理成本较高,合格率低,识别系统的停车场相比,在功能上收费停车场系统,出现更多的魔法.

同时,识别系统可以将停车场放入自己的车辆进行图像采集,实时上传车辆进出停车场的信息到数据库,有效地保证了车辆停放的安全.

停车场的识别率高的识别系统,进出停车场车辆信息具有性,在入口的停车场,不需要人员参与,识别系统可以通过自动打开进入停车场的车辆进行识别,降低劳动成本,和电荷停车场系统不同,它需要有人事管理工作的特殊卡,同时,该卡的信息容易出现被抄袭的现象的主人,经常为停车场的管理也很头疼,识别可以避免这种现象的出现,很好的.

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识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，通常与识别互相配合、互相验证。具体是如何进行计算的？就来看看相关人士是怎么讲的吧。
1、牌照定位：首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，然后选定一个较佳的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。
2、牌照字符分割：完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部较小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。
3、牌照字符识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，选择较佳匹配作为结果。