南区车牌识别系统方案 停车场收费系统 行业**

车牌识别系统特点
1、在720×576的图像中，车牌宽度为图像宽度的1/9(约80象素)以上可以进行有效识别，倾斜在10度以内也可得到很好的识别效果。
2、通过对连续视频图像中车牌的跟踪，逐帧处理视频流，有效解决了短时间遮挡造成车牌无法识别或干扰的现象。
3、能够识别符合标准的民用车牌，军车、警车等特殊车牌以及港澳两地车牌的汉字、字母、数字、颜色等信息。
4、利用计算机视觉和图像处理技术，通过采集大量复杂环境下的车牌样本进行运算，学习、提炼各种环境下的文字特征，并通过对目标信息进行语意分析，使得在各种恶劣环境下都能得到较好的识别效果。
车牌识别系统工作流程
车辆驶入车牌识别系统抓拍区域，车辆检测器会自动感应到车辆的到来，触发车牌识别一体抓拍车辆的的图像并识别出车牌号。然后通过检索数据库得出车辆类别，通过车牌号数据来判断是否内部车辆，道闸自动开启，同时记下车辆进入时间。
车牌识别系统如何提高识别率
因为车牌识别系统让车辆在进出停车场时不用停车，大大加快车辆通行时间，节省人们停车缴费时间，减少车场管理运营成本等优点而被广泛应用于各大商圈、小区、机场等停车场中。但是，车牌识别系统有时会在车辆进出停车场时出现识别错误的情况，那么如何解决这一问题提高车辆车牌识别率呢?
从内因上看，车牌识别系统的基础是车牌识别算法，而车牌识别算法由空间复杂度和时间复杂度来组成，分为五种不同的特性：
1、有穷性即算法的演变过程是有限的，不可能无限制的演算。
2、确切性即算法的每一个演算步骤多有确切的定义。
3、输入项即具体的车牌图像。
4、输出项即车牌的识别结果。
5、可行性即车牌识别的效果。

车牌自动识别系统软件可以实现临时收费或月卡管理功能。

车牌识别怎样才算好?
车牌识别的技术在安防行业的应用由来已久，技术相对成熟，人工智能的应用提高了车牌识别的准确率。而对于车牌识别算法的厂家来说，如何延伸对目标车辆的识别范围，实现更精确的识别是市场所需。那么如何选择一个好的车牌识别系统就成为首要任务。那么从技术上评价一个车牌识别系统好坏的标准又有哪些?
首先是车牌识别系统的识别率，一个车牌识别系统是否实用，重要的指标是识别率。国际交通技术部门做过专门的识别率指标论述，要求是24小时全天候全牌正确识别率85%～95%。为了测试一个车牌识别系统识别率，需要将该系统安装在一个实际应用环境中，全天候运行24小时以上，采集至少1000辆自然车流通行时的车牌进行识别，并且需要将车辆图像和识别结果存储下来，以便调取查看。然后，还需要得到实际通过的车辆图像以及正确的人工识别结果。
其次，车牌识别系统的识别速度也很关键。识别速度决定了一个车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。一个识别率很高的系统，如果需要几秒钟，甚至几分钟才能识别出结果，那么这个系统就会因为满足不了实际应用中的实时要求而毫无实用意义。例如，在高速公路收费中车牌识别应用的作用之一是减少通行时间，速度是这一类应用里减少通行时间、避免车道堵车的有力**。国际交通技术提出的识别速度是1秒以内，越快越好。
后是车牌识别系统的后台管理。一个车牌识别系统的后台管理体系，决定了这个车牌识别系统是否好用。必须清楚地认识到重要的一点是识别率达到**是不可能的，车牌污损、模糊、遮挡，以及天气原因都可能会影响到车牌识别，而需要做的就是尽可能多的对“问题车牌”进行预先分析，达到车牌尽可能识别准确。