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车牌识别系统与控制机通讯
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最佳答案车牌识别系统对摄像机主要有以下几点要求：
图像水平分辨率要大于480线，高清晰度摄像机要配高清晰度监视器。
最低照度指标不能只看前面的数字有多少，而应该看这个指标是在什么条件下测到的。如彩色最低照度0.15Lux/F1.4/50IRE/AGCON，这表明0.15Lux的低照度是用F1.4通光量镜头，视频信号测量电平在50IRE(350mv)，AGCON的条件下测出来的。如果换通光量大的F1.0镜头，视频信号测量电平在25IRE，测出的低照度指标更低。1/2英寸CCD摄像机的灵敏度和图像质量要高于1/3英寸CCD摄像机。
在光线很好的情况下，摄像机的信噪比都很好，图像上看不出噪波点，但在光线较暗时，信噪比指标好的摄像机图像依然清晰噪波点少，信噪比指标差的摄像机，噪波点会淹没整个图像。
道路监控摄像机要求在夜间清楚拍摄车牌照，这就要求强光抑制指标要好。在专业广播电视摄像机，这个指标叫低垂直光斑。采用此项技术的摄像机，可以有效抑制迎面的强光，使车牌照较清晰的被捕捉到，画面真实完整。很多道路监控摄像机采用“日蚀”技术，在夜间拍摄车牌很好，但在白天也经常出现“日蚀”，这就影响了整体图像的美观和完整性。
摄像机在夜间拍摄车牌，背光补偿技术的好坏，直接关系到是否能清晰看清车牌，能否使后端视频检测和分析系统给出正确的判断结果。
摄像机没有具体的色彩指标，只能用色度调整和白平衡调整使色彩真实还原。不同种类的摄像机色彩还原程度是不同的，这项指标只有通过调试及和现场真实色彩进行比较。
摄像机要质量可靠并在安装中要调试方便。道路监控摄像机大都安装在9~15米高的立柱上，安装和拆卸都需要专用工具车或危险的高空作业，如果质量不可靠或调试不方便，势必给施工和工程带来很大成本，并影响正常使用。
参考：
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车牌识别系统能识别新做的车牌吗
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最佳答案目前市场上的车牌识别摄像机有两种：130W和200W，都是采用视频触发线完成触发的，然后车牌识别程序是写入摄像机内部的芯片的，从视频触发到完成识别时间不超过1秒钟，识别结果出来后和内部授权相对比，如果有权限则输出开闸信号，如果没有权限则没有信号输出！针对收费性的停车场，入口识别摄像机是对所有车辆都放行的，只做进入的记录，人工收费或电子扫码收费后，道闸放行！
给你一张图你就知道车牌识别系统是如何对车辆进行识别的了，下图是对摄像机识别的简单介绍和对比！希望你能！
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信路威车牌识别摄像机
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最佳答案安视宝 镜头之于摄像机的成像器件，相当于眼睛的晶状体之于视网膜。没有晶状体，人的眼睛看不到东西，而没有镜头，摄像机将会无法成像并输出图像。摄像机的镜头是视频监视系统的关键器件，它的质量（指标）优劣直接影响摄像机的整机性能指标。镜头的关键指标就是镜头的焦距，通常根据镜头焦距的不同，进行不同的分类。镜头的焦距决定了该镜头拍摄的被摄体在CCD 上所形成影像的大小，焦距越短，拍摄范围就越大，也就是广角镜头；焦距越长，镜头的视角越小，拍摄到景物的范围也就越小。人们通常把短焦距、视场角人于50。（如f3mm左右）的镜头，称为广角镜头；把更短焦距（如f:2.8mm)的镜头叫做超广角镜头：而把很长焦距（如f>8Omm）的镜头称为望远（或远摄）镜头。介于短焦与长焦之间的镜头就叫做标准镜头。
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车牌识别如何达到100%
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最佳答案晚上不识别，第一要确定识别相机是否正常，光圈焦距是否调到合理，补光灯是否补光到位主要产生可能是这些原因。
车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition，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。
车牌识别技术
结合电子不停车收费系统（ETC）识别车辆，过往车辆通过道口时无须停车，即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。
在车场管理中，为提高出入口车辆通行效率，车牌识别针对无需收停车费的车辆（如月卡车、内部免费通行车辆），建设无人值守的快速通道，免取卡、不停车的出入体验，正改变出入停车场的管理模式。
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一汽丰田4s店有车牌吗
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最佳答案现在，车牌识别系统被大量运用在停车场及各种汽车出入口，而识别率的高低不单单只取决于车牌识别摄像机的像素，还与安装的位置有关，所以接下来就由深圳蓝卡智能停车科技向大家分享如何寻找最佳的安装位置。
1.直道安装：直的车道是比较理想的安装环境，车辆在驾驶至识别区域的时候就可以获得高质量的照片。
2.宽车道安装：如果车道特别宽，车的行驶方向又不固定，车辆在行驶的时候车头会左右倾斜，就容易影响识别效果。可以将车道分成两条，这样就缩短了车道宽度。
3.如果车道很短，当车子从某个方向来的时候，车身通常都是倾斜至一侧的，这种情况就可以把车牌识别摄像机安装在车头偏向的那一侧，这样拍照的时候车头是正对相机的，如果是从两个方向来，就可以安装两台摄像机。
4.弯道安装：弯道安装车牌识别摄像机的时候，车行方向指向弯道的外侧，所以车牌识别摄像机应该安装在车道外围的一侧，这样车辆行驶到识别区域的时候，摄像机就能拍摄到比较正的车牌照片。
5.地库安装：在地库安装的时候，入口车牌识别摄像机安装在地库坡道上面水平路面上，出口的车牌识别摄像机安装在地库坡道下面的水平地面上，这样就可以避免无法识别，造成道闸不抬杆的情况。
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车牌识别特别慢到当面才识别
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最佳答案1.更换摄像机或调整摄像机角度
龙鼎瑞通通常建议车辆调整车辆前部再进入识别区域，以便可以抓取到高清的车牌照。相机的水平角度应保持在15度和20度之间。具体细节需根据现场环境调整车牌拍摄机的角度。
2.增加减速带
当车速过快的时候，容易掉帧，识别不出来，所以可以看到大部分厂家的处理方法就是，加一个减速带。
3.增加辅助相机
如果车道越宽的话，车牌识别相机对车牌抓拍的准确率就会越低。一般来说车道设计在3米宽左右最为合适。过窄车辆通行不便，过宽就会导致车牌角度过大。(车道宽度建议增加辅助相机)
4.增加补光灯
当车牌识别摄像头在室外使用时，太多的光线会导致车牌反射，识别率会降低，并且夜间缺乏照明需要辅助照明。其次遇到大雨，大雪等天气，车牌识别率会比平时略有下降。
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广州车牌自动识别系统推荐
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最佳答案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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