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车牌自动识别管理系统的原理是什么
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原理就是通过摄像机拍摄道路上行驶的车辆图像进行车牌号码的识别，过程涉及：车辆检测—图像采集—预处理—车牌定位—字符分割—字符识别—结果输出。
车辆检测：可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过，并触发图像采集抓拍。
图像采集：通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断记录、采集。
预处理：噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等。
车牌定位：在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，确定车牌区域。
字符分割：在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、二值化等处理，精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征进行字符分割。
字符识别：对分割后的字符进行缩放、特征提取，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。
结果输出：将车牌识别的结果以文本格式输出。
参考资料：
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车牌识别原理及系统结构
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最佳回答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。 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。
车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。
1) 牌照定位
自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。
2) 牌照字符分割
完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部最小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。
3) 牌照字符识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，选择最佳匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。
实际应用中，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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高清车牌识别系统怎么识别车牌
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最佳回答车牌自动识别原理基本是经过车牌捕捉、定位、截取、二值化、字符切分，最后车牌OCR识别、结果输出，一般还会有字符识别后处理等几个步骤，这几个步骤要协调处理才行，还要使用各种情况，比如，雨雪天气、反光、阴阳车牌、晚上补光、污损车牌等具体实际情况进行各种优化，才能得到一个完美的车牌识别算法，如果做论文，可以直接用开源的一些东西去完善，如果实际应用，可以用商用的车牌OCR识别产品。
启智畅想车牌识别SDK特点：1、毫秒级识别车牌，彻底解决手工输入痛点，快速、准确；2、手机相机视频预览识别车牌，可提供安卓、ISO、Windows、Linux等系统识别，支持移动设备离线识别以及电脑客户端、服务器端识别；3、支持识别的车牌种类多，蓝牌、黄牌、新能源车牌均可识别，4、复杂场景车牌均可识别，适应性强，白天晚上、远距离、大角度都能快速准确的识别车牌；5、车牌识别SDK开发部整体不超过500K，识别率高达99%；
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臻识车牌识别摄像机
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最佳回答原理就是通过摄像机拍摄道路上行驶的车辆图像进行车牌号码的识别，过程涉及：车辆检测—图像采集—预处理—车牌定位—字符分割—字符识别—结果输出。
车辆检测：可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过，并触发图像采集抓拍。
图像采集：通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断记录、采集。
预处理：噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等。
车牌定位：在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，确定车牌区域。
字符分割：在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、二值化等处理，精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征进行字符分割。
字符识别：对分割后的字符进行缩放、特征提取，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。
结果输出：将车牌识别的结果以文本格式输出。
参考：
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小区识别车牌抬杆出入
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最佳回答1、质量问题，识别率低。
2、车牌如果识别出来了就是，控制道闸的信号输出中断，排查接线。
3、不能保证获得合适的图片，比如角度不合适，车牌光线不合适，车牌图片不够清晰。
4、由于采集的车牌图像的多样性，并且采集图像时受到许多因素的影响，如雨天、大雾、光线等，使得有一些车牌图像质量出现不同程度的差异;在一般情况下，采集的图像的背景非常复杂，图片中车牌的位置往往不固定，车牌的大小也不一样，从而影响车牌的识别率。
扩展资料：
设备架设
1、影像监控区域距离摄像机架设位置距离大约30M~50M位置。
2、摄像机架设高度大约2.8M，如果架设高度越高离影像监控区域距离必须拉远，因为相关摄像机的取像俯角不能太大(大约15度)。
3、使用镜头时务必要注意一般路口监控使用的镜头有两种规格6~60&10~100MM。
4、取像的角度要尽量将车牌及汽车的位置放大而不要将旁边的景物带入屏幕内避免曝光效果过大或是造成车牌不清楚。
5、如果夜间使用红外线(IR)功率一定要大，因为汽车的车灯也属于红外线光谱的一种，要避免曝光效应只有将IR的功率加大发挥IR的功效。
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车牌识别管理系统的功能是什么?
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最佳回答车牌识别管理系统可对停车场出入口情况进行监控和管理，采集、存储数据和系统工作 状态，以便管理员进行监控、维护、统计、查询和导入识别图片等工作，车辆出入停车场，完全处于系统监控之下。 车牌自动识别系统将出入库车辆的车牌号码作为车辆管理的唯一凭证，自动采集出入库车辆的前部特征图像，自动识别车牌号码，像火眼臻睛车牌识别还把车牌识别管理系统作为车位引导、停车管理、安全认证的原始数据，并以车牌号码作为数据标识进行信息数据管理。通过出入口的识别结果比对来判断车辆性质
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小区门口车牌识别系统能保留多久
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最佳回答小区里车库安装了车牌识别系统，两个车都能进去。进入车库肯定没问题，但是需要额外缴费。但是作为业主，自己家有车位，但版是可以让自己不权同车停，只要不是占用其他车位。
看管理软件的功能。管理软件差的，不能进；管理软件好的，可以进。正确的管理逻辑是：2辆（甚至更多）组成一个组。
车牌识别系统的识别原理：
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。
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车牌识别系统主要识别车牌什么
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最佳回答汽车牌照自动识别技术
它是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。通过对图像的采集和处理，完成车牌自动识别功能，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别。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。
自动识别技术分为硬识别和软识别（其实两者是相辅相成的）
“硬件识别”就是通过独立的硬件设备，对所抓拍图片进行一系列的字符处理；目前停车场系统行业中硬件识别也分为两种，即带有单独的车牌识别仪和前端硬件识别两种。前端硬件识别一体式摄像机是将传统单独的车牌识别仪嵌入至摄像机中，实现前端硬件与摄像机一体化，完美实现图像抓拍、视频流传输、字符识别、道闸抬杆等一系列的工作。
“软件识别”可以理解为通过软件对车牌号码进行的，通过在电脑上安装一个配套的车牌识别软件，对抓拍的图片进行识别处理。其工作方式是通过摄像机连续抓拍多张照片，选择其中较为清晰的一张，然后通过电脑软件进行字符处理，实现车牌识别的。因为每次识别需要抓拍多张照片，因此软识别的较慢。而且软识别系统对所抓拍的图片要求也是极高的，必须极为清晰才能达到想要的效果。该系统对现场环境以及调试质量要求极高，在诸多环境不佳的场合都不适用，并且识别设备的摆放也是非常重要的。
软硬识别的对比：
1、分析识别模式
硬识别系统：采用视频流分析识别，对监控范围内的视频流进行全天候实时分析；
软识别系统：图片分析识别，对到达指定范围内的车辆进行拍照，再对照片进行分析；当车辆位置不佳时，识别易出错。
2、智能算法模型
硬识别系统：采用智能模糊点阵识别算法，准确率更高，识别率大于99.70％。很少需要人工干预。
软识别系统：OCR/字型拓扑结构识别算法，会频繁出现误识别情况，准确率低于90％。需要人工不断输入纠正后的号牌。
3、可靠性及稳定性：
硬识别系统：专用识别器采用TI 公司的高速DSP，双CPU控制，确保系统可靠性和稳定性。
软识别系统：软件识别，容易频繁出现死机等情况，需经常重新启动电脑，造成间断性系统瘫痪。
软硬识别优势互补：
在硬件识别不出来或者硬件识别错误的情况下，启用软识别，完美融合，融合后准确率达99.99%。该技术常用于停车场及小区出入口、高速公路收费站、公路卡口和城市交通。
目前国内比较好的车牌识别厂家有科拓、捷顺、享泊科技、西安艾润、道尔智控。
简单说一下这几家厂商：
【科拓】
1、产品多元化
致力于研发并提供多元全面的智慧停车场应用解决方案，只围绕停车场做业务延伸，公司所能做的停车场业务点覆盖最广
2、硬件品和软件技术
科拓有自己的硬件及软件人才，能独立做硬件及软件，省去中间供应商环节，成本低。
3、停车场行业资历较深
公司始创于2006年，总部位于厦门，在北京、上海、广州等全国重点城市拥有二十多家全资子公司、分公司及办事处，实力雄厚。
【捷顺】
1、公司成立于1992年，上市公司，有政府背景。
2、有资本助力，送设备已名声在外。
3、道闸及软硬件一般，技术能力一般。
【享泊科技】
1、新兴的互联网公司，属于系统集成商，软识别比较厉害。
2、停车场的软件和云平台系统有较大优势，毕竟骨干在华为干了十几年。
3、主要在上海开展业务，其他地方只能去他们官网购买产品，而且不包邮，不包安装（安装要钱）。
【西安艾润物联网技术服务有限责任公司】
1、硬件产品行业内一般化，软件行业知名。
2、软件行业优势（能做到：云服务平台、多车位多车、电子优惠券、定制化开发、对接会员管理系统、报表分析、兼容第三方软件平台）
3、能做无线技术，采用无线路由（有待验证，公司宣传能做）
【深圳市道尔智控科技股份有限公司】
1、上市公司
2、支持运营报表输出（BI分析系统）
3、支持微信、支付宝支付
4、有自己的道儿云开放平台，可定制化开发
5、车牌识别准度一般
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车牌识别道闸和伸缩门一起安装
本文最佳回答用户：【与君经年】 ，现在由道尔智控小编为你详解与【红外车牌识别】的相关内容！
最佳回答电动伸缩门通过手机APP来进行控制。这种方式需要通过手机下载APP软件，并在电动伸缩门上加装对应的信号接收器，才能控制伸缩门开关。
伸缩门（Retractable door），就是门体可以伸缩自由移动，来控制门洞大小、来控制行人或车辆的拦截和放行的一种门。
伸缩门主要由门体、驱动电机，滑道、控制系统构成。
门体采用优质不锈钢及铝合金专用型材制作，采用平行四边形原理铰接，伸缩灵活行程大。
驱动器采用特种电机驱动，蜗杆蜗轮减速，并设有自动离合或手动离合器，自动离合停电时可自动启闭，手动离合停电时可手动启闭，控制系统有控制板，按钮开关，另可根据需求配备无线遥控装置。
以上就是道尔智控小编解答贡献者：（与君经年）解答的关于“车牌识别道闸和伸缩门一起安装”的问题了，不知是否已经解决你的问题？如果没有，下一篇内容可能是你想要的答案，下面继续解疑下文用户【逍遥情羽】贡献的“车牌识别系统构成及工作原理”的一些相关问题做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
车牌识别系统构成及工作原理
本文最佳回答用户：【逍遥情羽】 ，现在由道尔智控小编为你讲解与【红外车牌识别】的相关内容！
最佳回答车牌识别系统的种类很多，以停车场出入口车牌识别系统为例，一般包括：摄像机、道闸、管理软件、led屏、票箱等等，
车牌识别功能在该系统中可能有如下实现方式：嵌入在了管理软件中，集成到了摄像机中，或者用了一个嵌入式硬件设备，不同
的实现方式，又会影响到系统集成。其它在停车场的车牌识别系统，还包括车位引导系统、反向寻车系统等。该系统的核心当然
是“车牌识别”。衡量车牌识别系统价值的最核心指标就是识别率，国内做得好的不多，只有火眼臻睛等少数几家。现在国内
很大一份系统，都是用他们的核心技术。要更清楚地了解沟通，需要了解更过应用在不同领域的车牌识别系统。
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