濱州電子車牌識別系統廠家值得信賴「云停智能」

車牌識別是由圖像識別處理技術發展而來，可以在識別到車牌圖像上的號碼，再發送到后臺系統處理核對車輛的身份，核對無誤后，將允許車輛出入停車場，小區等場所，具有安全快速的特點。

車聯網是一個巨大的互動信息網絡，由車輛位置，速度和路線等數據組成。通過GPS，傳感器，圖像處理等設備，車輛可以完成自身環境和狀態信息的收集; 通過互聯網技術，所有車輛都可以將各種信息傳輸到中央處理器; 通過計算機技術，可以對大量車輛上的這些信息進行分析和處理，以計算不同車輛的佳路線，及時報告路況。

車牌識別結合車聯網，可以利用雙方的優點實現停車無人管理化。從車位預約、路線規劃、車位信息、計時計費全程無需人工干預，節省大量的人力成本，還能提升停車場的形象，給車主帶來更好的體驗。

直接法一般有圖像處理技術，傳統模式識別技術及人工神經網絡技術。

1)圖像處理技術:運用圖像處理技術解決汽車牌照識別的研究早始于80年代，但國內外均只是就車牌識別中的某一個具體問題進行討論，并且通常僅采用簡單的圖像處理技術來解決，并沒有形成完整的系統體系，識別過程是使用工業電視攝像機拍下汽車的工前方圖像，然后交給計算機進行簡單的處理，并且終仍需要人工干預，例如車輛牌中省份漢字的識別問題，1985年有人利用常見的圖像處理技木方法提出漢字識別的分類是在抽取漢字特征的基礎上進行的，根據漢字的投影直方圖選取浮動閉值，抽取漢字在豎直方向的峰值，利用樹形查表法進行漢字的粗分類;然后根據漢字在水平方向的投影直方圖，選取適當閉值，進行量化處理后，形成一個變長鏈碼，再用動態規劃法，求出與標準模式鏈碼的距離，實現細分米完成漢字省名的自動識別。

2)傳統模式識別技術。傳統模式識別技術指結構特征法，統計特征法等。90年代，由于計算機視覺技術的發展，開始出現汽車照識別的系統化研究。1990年AS.Johnson等運用計算機視覺技術和圖像處理技術實現了車輛照的自動識別系統。該系統分為圖像分割、特征提取和模板構造、字符識別等三個部分。利用不同閩值對應的直方圖不同，經過大量統計實驗確定出車牌位置的圖像直方圖的閩值范圍，從而根據特定閩值對應的直方圖分割出車牌，再利用預先設置的標準字符模板進行模式匹配識別出字符。

車輛軌道在車牌識別系統用一個多維點序列表示為Strajectory={p1,…,pi,…,pn}，其間pi代表第i條ANPR記載，n是該車輛ANPR記載的總數，按照時刻先后順序排列。第i條ANPR記載表示為pi=(ti，gi，li)，其間ti是抓拍時刻，gi是抓拍卡口編號，li是抓拍后識別出的車牌號碼。

將軌道作為一個全體很難提取車輛的行為特征，咱們將整個軌道trajectory分割成多個子軌道{S1,…,Si,…,Sm}，每個子軌道代表一個短期行程trip，切分完之后一共m個行程。軌道區分獨立行程的標準是時刻距離，假如2個接連的ANPR記載的時刻距離超過一個閾值Tt，則將這2個記載區分到2個子軌道中。第i個行程用一個多維點序列表示為Si=，其間pa是行程的起點記載，pa k是行程的終點記載,數量k就是行程中記載的數量。如圖1所示，該車輛的軌道被區分為6個行程。

車牌識別系統在檢測到車輛的運動后會抓拍大量的圖片，而根據實際經歷，在交通擁擠條件下一個車輛有或許被抓拍2次或屢次，因而需求將行程Si中的相同卡口的接連記載丟掉掉。例如圖1中，第6個行程S6序列內有2個卡口B的接連記載，只有1個記載被保存，其他記載被丟掉。需求注意的是相同的卡口能夠不接連地呈現屢次，例如公交車之類的車輛行進在往返線路中，行程中會屢次呈現相同的卡口。

車牌自動辨認是一項使用車輛的動態視頻或靜態圖畫進行車牌號碼、車牌色彩自動辨認的模式辨認技能。其硬件根底一般包含觸發設備（監測車輛是否進入視界）、攝像設備、照明設備、圖畫收集設備、辨認車牌號碼的處理機（如計算機）等，其軟件中心包含車牌定位算法、車牌字符切割算法和光學字符辨認算法等。

   某些車牌辨認體系還具有經過視頻圖畫判別是否有車的功用稱之為視頻車輛檢測。一個完好的車牌辨認體系應包含車輛檢測、圖畫收集、車牌辨認等幾部分（如圖1所示）。當車輛檢測部分檢測到車輛抵達時觸發圖畫收集單元，收集當時的視頻圖畫。車牌辨認單元對圖畫進行處理，定位出車牌方位，再將車牌中的字符切割出來進行辨認，然后組成車牌號碼輸出。

   車輛檢測能夠選用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測技能、視頻檢測等多種方法。選用視頻檢測能夠防止損壞路面、不用附加外部檢測設備、不需糾正觸發方位、節省開支，并且更適合移動式、便攜式使用的要求。

   體系進行視頻車輛檢測，需求具有很高的處理速度并選用優異的算法，在基本不丟幀的情況下完成圖畫收集、處理。若處理速度慢，則導致丟幀，使體系無法檢測到行進速度較快的車輛，一起也難以確保在有利于辨認的方位開端辨認處理，影響體系辨認率。因而，將視頻車輛檢測與車牌自動辨認相結合具有必定的技能難度。