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基于matlab的车牌识别系统
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贡献者回答车牌识别系统有两种触发方式，一种是外设触发，另一种是视频触发。
外设触发工作方式是指采用线圈、红外或其他检测器检测车辆通过信号，车牌识别系统接受到车辆触发信号后，采集车辆图像，自动识别车牌，以及进行后续处理。该方法的优点是触发率高，性能稳定；缺点是需要切割地面铺设线圈，施工量大。
视频触发方式是指车牌识别系统采用动态运动目标序列图像分析处理技术，实时检测车道上车辆移动状况，发现车辆通过时捕捉车辆图像，识别车牌照，并进行后续处理。视频触发方式不需借助线圈、红外或其他硬件车辆检测器。该方法的优点是施工方便，不需要切割地面铺设线圈，也不需要安装车检器等零部件，但其缺点也十分显著，由于算法的极限，该方案的触发率与识别率较之外设触发都要低很多。
1)间接法:指通过识别安装在汽车上的IC卡或条形码中所存储的车牌的信息来识别车牌及相关信息。IC卡技术识别准确度高，运行可靠，可以全天候作业，但它整套装置价格昂贵，硬件设备十分复杂，不适用于异地作业;条形码技术具有识别快、准确度高、可靠性强以及成本较低等优点，但是对于扫描器要求很高。此外，二者都需要制定出全国统一的标准，并且无法核对车、条形码是否相符，也是技术上存在的缺点，这给在短时间内推广造成困难。
2)直接法:基于图像的车牌识别技术属于直接法，是一种无源型汽车牌照智能识别方法，能够在无任何专用发送车牌信号的车载发射设备情况下，对运动状态车辆或静止状态车辆的车牌号码进行非接触性信息采集并实时智能识别。与间接法识别系统相比，首先，这种系统节省了设备安置及大量资金，从而提高了经济效益;其次，由于采用了先进的计算机应用技术，所以可提高识别，较好地解决实时性问题;再次，它是根据图像进行识别，所以通过人的参与可以解决系统中的识别错误，而其他方法是难以与人交互的。
直接法一般有图像处理技术，传统模式识别技术及人工神经网络技术。
1)图像处理技术:运用图像处理技术解决汽车牌照识别的研究最早始于80年代，但国内外均只是就车牌识别中的某一个具体问题进行讨论，并且通常仅采用简单的图像处理技术来解决，并没有形成完整的系统体系，识别过程是使用工业电视摄像机拍下汽车的工前方图像，然后交给计算机进行简单的处理，并且最终仍需要人工干预，例如车辆牌照中省份汉字的识别问题，1985年有人利用常见的图像处理技木方法提出汉字识别的分类是在抽取汉字特征的基础上进行的，根据汉字的投影直方图选取浮动闭值，抽取汉字在竖直方向的峰值，利用树形查表法进行汉字的粗分类;然后根据汉字在水平方向的投影直方图，选取适当闭值，进行量化处理后，形成一个变长链码，再用动态规划法，求出与标准模式链码的最小距离，实现细分米完成汉字省名的自动识别。
2)传统模式识别技术。传统模式识别技术指结构特征法，统计特征法等。90年代，由于计算机视觉技术的发展，开始出现汽车牌照识别的系统化研究。1990年AS.Johnson等运用计算机视觉技术和图像处理技术实现了车辆牌照的自动识别系统。该系统分为图像分割、特征提取和模板构造、字符识别等三个部分。利用不同闽值对应的直方图不同，经过大量统计实验确定出车牌位置的图像直方图的闽值范围，从而根据特定闽值对应的直方图分割出车牌，再利用预先设置的标准字符模板进行模式匹配识别出字符。
3)人工神经网络技术。近几年来，计算机及相关技术发达的一些国家开始探讨用人工神经网络技术解决车牌自动识别问题，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地运用了BAM神经网络方法对车牌上的字符进行自动识别，BAM神经网络是由相同神经元构成的双向联想式单层网络，每一个字符模板对应着唯一个BAM矩阵，通过与车牌上的字符比较，识别出正确的车牌号码。
这种采用BAM神经网络方法的缺点是无映解决识别系统存储容量和处理相矛盾的问题。
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车牌识别系统与传统停车场哪个好
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贡献者回答厦门大手控制停车场车牌识别系统配置主要有车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分。停车场车牌识别系统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、识别车牌号码的处理机（如计算机）等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些停车场车牌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。 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。车牌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并采用优秀的算法，在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。若处理慢，则导致丢帧，使系统无法检测到行驶较快的车辆，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
为了进行车牌识别，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。
实际应用中，停车场车牌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、车辆等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率，也正是停车场车牌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。
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智能车牌识别管理系统v8.1
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贡献者回答智能车牌识别管理系统网络状态断开有可能是网络信号不太好
车牌识别系统(VehicleLicensePlateRecognition，VLPR)是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用，电子收费（ETC）系统中，也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。
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电脑车牌识别系统如何录入车牌
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贡献者回答输入车牌非常简单。车牌识别系统需要和电脑配合。打开输入界面后，只需在车牌信息一栏输入车牌号即可。有些车牌识别系统不需要在车牌前输入汉字，有些则需要在车牌前输入汉字。
商场很多地下停车场都在使用车牌识别系统。有了这个系统，就不需要有人值班了。这个系统可以代替一两个保安。
车牌识别系统也用于许多社区的门口。小区内的业主可以去物业输入车牌信息，这样每天回家或者出门的时候门口和门口的大门都会自动打开。
同时，车牌识别系统还可以防止小区外的车辆随意进出小区，有利于维护小区内的秩序。
车牌识别系统必须有电脑和摄像头。
传统的闸机也可以改装成装有车牌识别系统的闸机。
需要注意的是，车牌识别系统无法识别临时车牌。如果刚买的是临时车牌的车，建议不要去无人值守的停车场，因为大门打不开。
使用车牌识别系统无需在停车场入口处搭建执勤亭，可以节省大量成本和人力。
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车牌识别系统怎么安装视频
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贡献者回答智能车牌识别系统是可以视频录像的和回放的。
智能车牌识别系统有几个特点：
一、固定用户”，其特点是：每天驾驶车辆进出0～N次。在传统的车辆出入口管理系统中，大多数是采用“智能卡”对“固定用户”进出进行管理。也就是说，用户每次进出时，驾驶人员必须接近“读卡机”停车，或在“读卡机”设备前调整角度感应智能卡，这样才能使“读卡机”读取卡片信息，驱动“闸杆”抬起，实现“放行”操作。在车辆通过闸机过程中，驾驶员要完成一系列动作，如：“减速”、“停车”、“开车窗”、“刷卡”、“等待挡杆抬起”、“开车”等，显然，这是个虽能完成车辆出入管理功能、但效率低下的管理方法。
二、临时用户”，其特点是：管理站没有车辆信息，无法进行有效管理，仅能通过人工干预，实现临时性停车、登记、收费、放行。这类用户在进出出入口时，必须停车，接收管理。总之，必须解决常规条件下，“停车刷卡通关”和“车辆进入无系统记录”的问题。针对现象，我司推出了全新管理理念，利用基于视频检测的车牌识别、视频监控和智能分析等综合技术，为封闭式区域的车辆和人员管理提供综合的解决方案。利用车牌识别技术取代传统的IC、ID卡技术，解决车辆进出时必须停车刷卡而造成的车辆进出口堵塞的现象。同时加强车辆的停车管控和安全服务的信息化管理，对进出的车辆进行记录和监控，为管理者提供有关区域/场所车辆行踪、区域流量和车辆本身的安全等重要信息。
如果您需要直观的各系统照片和介绍，可以来“道尔智控”的“解决方案”栏目，详细了解。
以上就是道尔智控小编解答(梦未逝)回答关于“车牌识别系统怎么安装视频”的答案，接下来继续为你详解用户（雨淋茜屾）分析“智能车牌识别管理系统如何看出口”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
智能车牌识别管理系统如何看出口
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贡献者回答一、停车场出入口管理智能化：将车牌识别设备安装于出入口，记录车辆的牌照号码、出入时间，并与自动门、栏杆机的控制设备结合，实现车辆的自动管理。可以实现自动计时收费，也可以自动计算可用车位数量并给出提示，实现停车收费自动管理节省人力、提高效率。
二、自动放行，节省人力物力：将指定的牌照信息输入系统，系统自动地识读经过车辆的牌照并查询内部数据库。对于需要自动放行的车辆系统驱动电子门或栏杆机让其通过，对于其它车辆系统会给出警示，由值勤人员处理。可用于特殊单位(如军事管理区、保密单位、重点保护单位等)、路桥收费
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智能车牌识别系统哪个牌子好用
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贡献者回答比如云脉智能车牌识别系统，识别快，识别率高，并支持单张拍摄或连拍，对所得车牌图像进行快速识别，自动捕捉车牌信息并分类至正确字段；以及可车牌实现智能批量分组转移和管理；目前已经被广泛应用于保险移动查勘、公安交警移动警务通、智能门禁建筑等行业。
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