蕪湖停車場車牌識別系統(tǒng)廠家信息推薦

車牌識別系統(tǒng)無法識別新能源號牌的主要原因

任何系統(tǒng)都需要人的設定，即便車牌識別系統(tǒng)越來越快捷和智能。在了解它如何工作后，我們就更能理解，為什么它有時候識別不出新能源號牌了。

在“車輛檢測-圖像采集-預處理-車牌定位-字符分割-字符識別-結(jié)果輸出”這個過程中，導致新能源號牌出現(xiàn)無法識別或識別錯誤的情況，主要是新能源汽車號牌號碼由5位升為6位，車牌識別系統(tǒng)在識別過程中，識別算法是以普通車牌5位的算法，所以常常出現(xiàn)后一位車號辨識失敗或錯誤的情況。線圈的繪制對識別結(jié)果的影響:首先我們是基于視頻流的車牌識別系統(tǒng)，車輛在識別區(qū)域內(nèi)行駛過程中，每秒會產(chǎn)生許多張識別圖片，并產(chǎn)生許多個車牌識別結(jié)果，比如鄂A12345進入攝像機識別區(qū)域內(nèi)，在攝像機能看清車牌那刻開始產(chǎn)生識別結(jié)果。

其實這個問題也很好解決，只需要升級系統(tǒng)就可以了，由車牌識別廠家對系統(tǒng)算法進行升級。大多數(shù)廠家本身對此算法的升級已經(jīng)完成，現(xiàn)在要做的就是將新算法導入到已經(jīng)在使用的各個停車場系統(tǒng)中。車輛駛?cè)胲嚺谱R別系統(tǒng)抓拍區(qū)域，車輛檢測器會自動感應到車輛的到來，觸發(fā)車牌識別一體抓拍車輛的的圖像并識別出車牌號。對于已生產(chǎn)而未出廠的設備，也需要重新升級或在安裝過程中進行升級，避免此類情況出現(xiàn)。

車牌識別的原理

車牌識別是基于圖像分割和圖像識別理論，對含有車輛號牌的圖像進行分析處理，從而確定牌照在圖像中的位置，并進一步提取和識別出文本字符。

一個典型的車牌識別處理過程包括：圖像采集、圖像預處理、車牌定位、字符分割、字符識別及結(jié)果輸出等處理過程。各個處理過程相輔相成，每個處理過程均須保證其和較高的抗干擾能力，只有這樣才能保證識別功能達到滿意的功能品質(zhì)。

車牌識別系統(tǒng)的實現(xiàn)方式主要分兩種，一種為靜態(tài)圖像識別，另一種為動態(tài)視頻流識別。靜態(tài)圖像識別受限于圖像質(zhì)量、車牌污損度、車牌傾斜度等因素。動態(tài)視頻流識別則需要更快的識別速度，受限于處理器的性能指標，特別是在移動終端實現(xiàn)車牌實時識別需要更多性能優(yōu)化。動態(tài)視頻流識別則需要更快的識別速度，受限于處理器的性能指標，特別是在移動終端實現(xiàn)車牌實時識別需要更多性能優(yōu)化。

隨著科技的發(fā)展，似乎一切都變得智能化了，以下介紹一下車牌識別系統(tǒng)及其工作原理：

車輛號牌相當于是車輛的個人證明，它的特殊性與重要性決定車牌識別系統(tǒng)成為城市智能交通管理系統(tǒng)中不可或缺的重要組成部分。車牌識別（LPR）系統(tǒng)是以圖像處理、模式識別等技術(shù)為基礎的智能識別系統(tǒng)，通過攝像機所拍攝道路上行駛的車輛圖像進行車牌號碼的識別。在經(jīng)過多年科研和實踐的反復磨練，車牌識別技術(shù)現(xiàn)已經(jīng)成長為現(xiàn)代社會中最普及、最成熟的模式識別技術(shù)之一，并在公路收費、監(jiān)測報警、停車管理、稱重系統(tǒng)、交通誘導、公路稽查、車輛調(diào)度、車輛檢測等場合中發(fā)揮著重要作用。過程涉及：車輛檢測——圖像采集——預處理——車牌定位——字符分割——字符識別——結(jié)果輸出。