信阳车牌识别系统维修师傅浅谈安装要求

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详细信息

产品特点

1、集成200W像素摄像机，车辆在距离4~6米处可自动识别同行。

2、支持LED屏显示号、有效期等信息。

3、支持语音播报号、有效期等信息。

4、全新双压轴弦力学平衡机构设计，工作寿命更长久。

5、内置车辆检测器(地感)，车辆离开线圈后自动关闸落杆。

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LINUX内嵌式收费系统
云停车系统，识别一体机内采用嵌入式LINUX ，开放源代码，内核小、效率高，可以定制，适应于多种CPU和多种硬件平台而且性能稳定，裁剪性很好，开发和使用都很容易。同时，Linux内核的结构在网络方面是非常完整的，Linux对网络中最常用的TCP/IP协议有最完备的支持。提供了包括十兆、百兆、千兆的以太网络，以及无线网络，Token Ring（令牌环网）、光纤甚至卫星的支持。

本地计算、存储
云停车系统，识别一体机之间完全本地化计算，本地化存储，相机内嵌停车场管理系统，所有的管理逻辑及运算，直接在相机内运算，指令本地直接下发，网络只做数据交互，数据上传，不依赖云端，断网对收费没有影响。真正的网技术，让用户省心，系统稳定。

响应式布局
云停车系统，完美兼容各种尺寸的手机屏幕，和各种尺寸的电脑显示器，使用方便。特别是手机使用浏览器就可以达到APP的使用体验，免除APP安装和下载的烦恼。

自主研发通讯算法
云停车系统，自主研发通讯算法，严格控制通讯流量，限度的减少流量费用，经测算，一台识别一体机一年的通讯费用仅需百元以内。

免电脑，云端统一管理
云停车系统，收费岗亭不需要配备电脑，用户可通过网页或者手机浏览器远程多系统设备进行管控，随时随地进场车场管理，车道管理，用户管理，收费标准管理，设备远程启停等操作。
可支持中央远程集中管理，当停车场接入到网络后，所有停车场的数据可以自动上传到云端服务器，管理部门即可通过网络随时随地查看其所授权的所有停车场的收费情况和停车场的车位情况。总部可对下属的多个停车场进行统一的管理。

车场运行数据随时掌控
云停车系统、现场数据实时回传云端，方便用户查询报表，查看设备工作状态，移动端数据一目了然。可查看，通行记录，收费情况，在场车辆管理，

分级管理
云停车系统，可以实现分级分权限管理，任意操作记录可查。增加车辆、删除用户等操作都可以记录下来。对于停车场内的员工做到有效监管。

结构简单
云停车系统，独有的系统结构，决定了识别主控机和识别机只需要一根网线连接，道闸和提示终端只需要和识别机连接即可搭建一套完整的系统。

调式方便维护简单
云停车系统，系统出厂前已完成主要的调试，现场安装工作完成后，只需要调整识别机的角度，录入即可投入使用。

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自动识别系统识别原理

识别流程

自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备（监测车辆是否进入视野）、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别号码的处理机（如计算机）等，其软件核心包括定位算法、字符分割算法和光学字符识别算法等。某些识别系统还具有通过视频图像判断是否有车的功能称之为视频车辆检测。一个完整的识别系统应包括车辆检测、图像采集、识别等几部分(如图1所示)。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。

车辆检测

车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式。采用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触发位置、节省开支，而且更适合移动式、便携式应用的要求。
系统进行视频车辆检测，需要具备很高的处理速度并采用的算法，在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。若处理速度慢，则导致丢帧，使系统无法检测到行驶速度较快的车辆，同时也难以保证在有利于识别的位置开始识别处理，影响系统识别率。因此，将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。

号码识别

为了进行识别，需要以下几个基本的步骤：
1、牌照定位，定位图片中的牌照位置；
2、牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；
3、牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。
识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与识别互相配合、互相验证。
一、牌照定位
自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。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，选定一个的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。
二、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。字符分割一般采用垂直投影法。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最小值的附近，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。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。
三、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，选择匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。
实际应用中，识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了识别的识别率，也正是识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像最利于识别。