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车牌识别道闸系统软件设置教程
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最佳回答车牌号码识别简称车牌识别，也称作车牌号识别或车辆牌照识别或车辆号牌识别，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，即从图像信息中将车牌号码提取并识别出来。
车牌号码识别的原理大致分为图像采集、车牌定位、字符分割、字符识别四大模块，再用软件编程来实现每一个部分，最后识别出牌照，输出车牌号码等相关信息。
所有环境相机安装位置，都以车在相机4-6米之间，车牌宽度大小在120-160之间。车牌在相机中显示为平行状态。
1、标准车道无弯角时确定车牌识别区在4-5米区间段内。
2、弯角过大时需要判断角度时，判断车牌的平行度，判断车牌转正之后车牌识别的最佳识别距离为4-5米。
3、平行角度不能大于15度；斜面角度不能大于45度。
4、路面单个宽度不能超过4.5米。
5、现场环境注意雨水井盖及防护栏。
6、车牌识别的方向及位置尽量避开类似的物件。
非标环境下车牌识别安装位置的判定如下。
1、对于左转车道摄像机安装在行驶方向的右侧。
2、对于右转车道摄像机安装在行驶方向的左侧。
3、对于左右转行驶方向车道，左右需各安装一台摄像机。
4、相机需安装于外弯，确保车牌平行度。
一套标准的车牌识别系统有服务器、管理电脑、出入口识别相机、显示一体机、出入口道闸、软件加密狗组成。可实现图像对比、自动收费、固定车自动进出等功能。
（图/文/摄： 问答叫兽） 奔驰S级 问界M5 理想ONE 别克GL8 小鹏P5 小鹏汽车P7 @2019
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车牌感应识别系统
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最佳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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停车场道闸速度快了可以识别吗
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最佳回答不能。停车场系统只识别车牌号。
电子计算机编制预案模拟方案和接受探头收集信息，按程序输入电脑存储，然后根据实际状况，使用某种存储预案，进行电视监控，发出监控指令。这种监控指令，有电视显像、图文显像及对讲的记录作为信息提供。
停车场内的行驶，保障停放安全，也是至关重要的，它的一般做法有：法规限制：利用限速标志来限制车速，限速范围通常低于30km/h。工程措施：漆划弯曲的交通标线，建设回转车道，小型环岛，场内路口错位等交通工程措施，迫使车辆蛇行，达到减速。
利用减速垫、震动带和凹凸铺装的路面，使行驶中的车辆受到冲击、震动，达到减速之目的。诱导标志：利用交通标志，黄闪信号灯等方法，使车辆减速行驶。
停车场设备测试
停车场智能化设备指停车管理采用现代计算机网络监控指挥系统，包括智能化计时计费管理系统、网络多点运作信息传递系统、自动化电脑操作系统、消防火警报警系统、防盗窃报警系统、电视监控（可视和不可视）、对讲系统组成的多功能设备。
智能化设备分为主系统和子系统，主系统即中心控制室，子系统即各自独立按程序操作，并将操作信息及时反馈给主系统加以汇总，发出新的指令。
主要是通过电视探头，安装在停车场库内某一高处，可作左右、上下转动，扩大探视面，并在主控室内配上电脑等设备。
内容参考 百度百科-停车场
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