在如今智能化现代化的停车场管理中，最重要的就是针对于车辆的管理，识别系统的诞生帮助了停车场实现自动化、智能化，通过联网化形式，对所有出入口的车辆进行有效、准确的管理。
智能停车场系统
识别系统对于大型停车场的管理起到了很好的作用，尤其是大型停车场中，进出车辆种类和数量较多，如果采用传统的刷卡停车场系统，每辆车都需要人工发卡开闸，登记车辆信息计时收费，给管理带来了很大的不便。而识别系统的使用，不仅可以视停车场情况来准确识别内部车辆和外部车辆，还可以清晰记录其进出场时间及收费金额。
识别系统采用高清智能识别相机，具有识别率高、通行快等优点，并且可以根据现场情况兼容地感线圈触发和视频流触发两种工作模式，应用范围较为广泛。但是，识别系统在实际的应用中，我们会遇到各种各样的问题，其中，较为显著的问题之一就是，无牌车的进出场管理问题，很多停车场中都会遇到这样的情况，针对无牌车无法通过识别来进行开闸，进场需要进行人工开闸，出场需要人工来进行核对车辆信息缴费开闸放行，所以，对于无牌车的用户就会有种很不好的停车体验，同样通过人工判断车辆信息也是一个较为繁琐的过程。道尔智控针对无牌车的管理上有着自己成熟的技术，无牌车在停车场进口处通过扫码，系统自动生成动态二维码，作为进场信息记录，出场通过移动端进行缴费，实现自动出场，从真正意义上解决了无牌车自动化的管理。
识别系统通过对号的识别抓拍来进行车辆的管理，为用户提供了一种崭新的服务模式，给人们停车带来一种新的体验。



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识别系统厂家讲，现在市面的识别系统在使用的过程中容易出现识别错误的现象，那么，是什么造成这种问题的出现呢？对于这种问题我们又应该采取什么样的方法进行避免呢？
  据相关人士讲，之所以出现识别系统识别错误的现象，主要的原因为：
  1）软件故障。 2）受损或有污渍：在公路和城市内的实际应用过程中，很难保证所涉及到的都是没有污损的，在使用几年之后，难免会出现污染和磨损等现象。3）各类车型的不同：不管是使用地感线圈还是红外触发，车型的影响都是显而易见的，大车与小车的触发位置即使在低速的情况下也可能超过0.5米，当超过1米时，捕捉的图像可能不是较清晰的。4）图像拍摄不清楚：区域定位的困难主要是来自于采集的图像，由于采集的图像的多样性，并且采集图像时受到许多因素的影响，如雨天、大雾、光线等，使得有一些图像质量出现不同程度的差异。
  而要想避免这种现象的出现，建议可以采取以下的方法进行防范：
  1）车辆出入时需一车一杆，严禁跟车进入，否则摄像机系统无法识别。2）无或受损的车辆，摄像机不识别，无法出入。3）遇到雨、雪天气会降低摄像机识别系统的识别效果。4）车辆掉漆、磨损严重，比较脏会降低识别系统的识别效果，导致识别有误，车辆不能出入 5）车辆出入时车速为小于等于10公里/小时，这样能够有效提高识别系统的运作效率；所安装摄像机识别系统识别区域为4.5米，超过4.5米范围不能识别。6）车辆在进入识别区域内，应将对准摄像机位置，以达到快速识别，如系统无法识别，车辆需退出识别区域范围，重新进入识别区域内。



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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。




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