今天给各位分享车牌识别系统示意图的知识，其中也会对车牌识别调试步骤示意图进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
车牌识别程序总框图
本文贡献者：【何必天真】， 疑问关键字：车牌识别系统示意图， 下面就让道尔智控小编为你解答，希望本文能找到您要的答案！
最佳答案汽车牌照自动识别技术是一项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，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。某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。
一、车牌识别技术流程剖解
车牌识别作为交通监控的核心技术，应用在多项子系统中，如闯红灯监测系统、超速监测系统、逆行监测系统、禁行监测系统、公交车道监测系统、非机动车道行车监测系统、压双黄线监测系统、紧急停车带行车监测系统、移动式车辆稽查系统等等。智能化多媒体网络车牌识别系统广泛应用在过往车辆自动登记、验证，公路收费，车辆安全核查，小区、停车场管理等方面。
系统采用视频实时触发方式进行检测抓拍，能够自动侦测、准确识别及验证行驶或停泊中车辆的整车车牌号码。可对已抓拍图像与数据库资料及时进行比对，当发现应拦截车辆时，系统能在本地机和中心机上及时报警。系统采用先进的模糊图像处理技术，通过程序能很好的实现对于车牌的整体倾斜、车牌的文字倾斜、车牌的污损和模糊等的处理，将人眼都很难辨别的车牌号识别出来。
优位停车车牌识别的流程可分为车牌定位、车牌预处理、字符分割和字符识别四个步骤。
二、系统实现功能和技术特点
准确识别不同地区及各种类型的车牌号码。
采用图像自动触发方式，不需要其他外在触发机制。
自动完成车辆记数，车流量统计。
对已抓拍图像能与数据库资料及时进行比对，当发现应拦截车辆时，在本地机和中心机上及时。
内置的数据库管理软件能存储、搜索及整理车辆资料，能自动备份数据并完成统计报告。
在网络的环境下实现各地的数据同步，可实时监控前端系统的运行状况。
对运动在180公里/小时以下的汽车车牌进行自动识别。
在良好光照条件下，车牌识别率不低于96%，在阴雨天、夜间人工光照条件下，车牌识别率不低于90%。系统能够识别的车牌类型包括：普通民用汽车车牌、军用汽车车牌(含武警车牌)、警用汽车车牌系统能够识别车辆类型，绘制出车辆的三维图像。
抓拍图像的时间小于0.03秒，识别图像的时间小于0.2秒。
系统适应全天候条件下工作。
三、停车场车牌识别应用
一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。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。牌照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。
（一）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、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。
具备视频车辆检测功能的牌照识别系统，首先对视频信号中的一帧(场)的信号进行图像采集，数字化，得到对应的数字图像；然后对其进行分析，判断其中是否有车辆；若认为有车辆通行，则进入到下一步进行牌照识别；否则继续采集视频信号，进行处理。
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，使系统无法正确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。
（二）牌照号码、颜色识别
为了进行牌照识别，需要以下几个基本的步骤：
牌照定位，定位图片中的牌照位置；
牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；
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。
牌照识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与牌照识别互相配合、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，并将其从图象中分割出来。
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
字符识别方法目前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，最后选最佳匹配作为结果。基于人工神经元网络的算法有两种：一种是先对待识别字符进行特征提取，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待处理图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。
实际应用中，牌照识别系统的识别率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、拍摄亮度、车辆等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了牌照识别的识别率，也正是牌照识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断的完善识别算法，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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车牌识别系统最先进技术
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最佳答案采用计算机视觉技术识别车牌的流程通常都包括车辆图像采集，车牌定位，字符分割，光学字符识别，输出识别结果5个步骤。车辆图像的采集方式决定了车牌识别的技术路线。国际ITS通行的两条主流技术路线是自然光和红外光图像采集识别。自然光和红外光不会对人体产生不良的心理影响，也不会对环境产生新的电子污染，属于绿色环保技术。
自然光路线是指白天利用自然光线，夜间采用辅助照明光源，用彩色摄像机采集车辆真彩色图像，用彩色图像分析处理方法识别车牌。自然光真彩色识别技术路线，与人眼感光习惯一致，并且，真彩色图像能够反映车辆及其周围环境真实的图像信息，不仅可以用来识别车牌照，而且可以用来识别车牌照颜色、车流量、车型、车颜色等车辆特征。用一个摄像机采集的图像，同时实现所有前端基本视频信息采集、识别和人工辅助图像取证判别，可以前瞻性的为未来的智能交通系统工程预留接口。
红外光路线是指利用车牌反光和红外光的光学特性，用红外摄像机采集车辆灰度图像，由于红外特性，车辆图像上几乎只能看见车牌，然后用黑白图像处理方法识别车牌。950nm的红外照明装置可抓拍到很好的反光车牌照图像。因红外光是不可见光，它不会对驾驶员产生视觉影响。另外，红外照明装置提供的是不变的光，所抓拍的图像都是一样的，不论是在一天中最明亮的时候，还是在一天中最暗的时候。唯一的例外是在白天，有时会看到一些牌照周围的细节，这是因为晴朗天气时太阳光的外光波的影响。采用红外灯的缺点就是所捕获的车牌照图像不是彩色的，不能获取整车图像，并且严重依赖车牌反光材料。
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道闸识别车牌原理
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最佳答案为了进行车牌识别，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。
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小区车辆识别系统如何添加车牌
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最佳答案 现在的小区停车场基本上都是在使用车牌识别系统，使用了车牌识别系统后，就不用保安来值班，为停车场有效地节省了成本，并且车牌识别系统也可以防止小区以外的车辆进出小区。
小区的车牌识别录入步骤:
1、准备一台电脑，在电脑上面登录智能车牌识别管理系统，账号一定要财务才会有权限录入车牌进去;
2、在首页找到车牌管理，点击进去;
3、点击左上角的发行车牌;
4、登录车主的信息以及车牌号码、时间，如果车主有两辆车，只租了一个车位的话，就要把另一个车牌号也要填写上去;
5、填完相关信息后点击保存即可。
车牌识别系统添加车辆教程:
1、在手机下载并且安装车牌识别app;
2、打开车牌识别app，在首页找到开始离线识别并点击;
3、把车辆车牌放在窗框里面，然后点击中下方的拍摄;
4、拍摄完之后在历史界面可以看到该车辆，那就说明车牌识别系统添加车辆完成了。
由于车牌识别系统无人值守，就会有些人为了省停车费，找到车牌识别系统的漏洞，并且破解它。破解方法就是选择该停车场可以正常进出的车辆，就是已经交过停车费并且登记的车辆，然后用手机把该车辆的车牌号进行拍照，把手机拍摄的照片在识别系统的摄像头那里摇晃几下就可以，停车场的道闸杆就会自动开启了。
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车牌识别原理及安装方法
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1、车道监控与车牌识别的摄像机能共用一支，抓拍图像可以看清楚车辆全貌。
2、辅助光源配置简单可采用为200W—500W的高压钠灯(类似普通广告灯)，如现场的光照条件比较好，通常不安装辅助光源，以节约成本。
3、识别摄像机要求低:成像器件1/3-1/2 ccd；分辨率彩色480线；彩色最低照度＜0.4lux；可调电子快门；手动对焦。（建议使用sony机芯的摄像枪）。
4、视频采集卡 支持天敏VC4000。
5、电脑CPU配置奔Ⅳ 2.4G
6、视频画面有效像素在640*480到768*576之间
7、镜头根据现场环境采用涵盖8-16mm区间的变焦镜头，车牌在画面的尺寸（车牌由远至近）最好为90逐渐过渡到140像素（占画面的1/8到1/6之间）。
8、识别摄像机的架杆高度在1.8M到2M之间，如果车道过短，架杆高度可以降低至1.7M，以保证车牌不要过于倾斜。
1、摄像机安装图
在出入口的道闸后架设一个1.8m到2m的钢管，钢管尽量靠近车道边缘，摄像机机固定于钢管顶部，镜头大概指向车道前方约6 m左右的位置，这样安装最大的好处就是避免了夜间车大灯对摄像机的干扰。
2、镜头焦距的设置
首先把车子停在停车场系统需要提取最终识别结果时车子所处的位置。提取识别结果一般有两种情况1是压线圈拿结果2是刷卡拿结果。压线圈提取结果，则车辆停在车头刚压上线圈位置；刷卡提取结果，则车辆停在驾驶位可以刷卡的位置。根据不同的停车场管理流程，现场线圈与票箱的距离为0-1m之间。车辆停定后（车牌的位置即为图1中的调节焦距点位置），我们开始调整摄像机倾角和调节焦距（即拉近和推远画面），当画面框住一整部车并且车牌位于图像的下沿，车身左右还有部分空隙时，就可以确定焦距锁死。一般来说，此时车牌宽度大致在130-140像数。3、镜头聚焦的设置
因为我们是采用视频流识别，特别需要在车牌较小的时候就能清楚正确地开始识别，因此调整完焦距之后，将车退回到图1的调节聚焦点，此时车牌应该位于画面上沿的1/4-1/5处，调整聚焦，确保此时车牌最清晰即可锁死聚焦。画面显示车牌宽度一般在90-100像数。（远处小车牌对焦清楚了，驶近后车牌变大也是能显示的较为清楚。反之，如果只是对近处的大车牌进行聚焦，那远一点的小车牌就比较模糊，容易照成识别结果出现偏差）。
4、补光灯的安装
视现场环境而定可以采取刷卡处补或摄像机安装处补光，建议补光灯离调节焦距点1.5米左右，根据现场效果电子快门调整为1/250或1/500（车速越快则快门越小，具体设置光照和车速两者相互兼顾为准）。注:不能使用自动快门的原因是车子运动时，自动快门拍摄的车牌图像会出现模糊的情况，不利于识别。
以上就是道尔智控小编分享贡献者：（妄深拥）回答的关于“车牌识别原理及安装方法”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，接下来继续答疑下文用户【旧城以冷】解答的“高清车牌识别系统报表在哪里”的一些相关疑点做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
高清车牌识别系统报表在哪里
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最佳答案易泊车牌识别相机的品控流程如下：
一、老化试验
每台易泊车牌识别摄像机，都经过了严格的连续48小时的老化测试，在测试期间，设备每隔5s模拟触发一次，48小时大约触发34560次，期间不允许有一次的触发失败或者错误，严格保证触发的准确性。
二、高低温湿试验
在产品批次过程中，每一批次的车牌识别摄像机，都将会抽样进行高低温湿试验，我们的试验标准遵照国家标准（GB/T2423）进行,甚至某些项目要高于国标，在-35℃和85℃之间通电进行渐变和突变测试，相对湿度60%进行测试，各项测试时间持续8小时。
三、淋雨试验
淋雨试验同样在每一批次中进行抽样检测，在IP6的防水级别模式下，连续进行2小时，要求设备内保障完全无进水或渗水现象。
四、模拟运输振动试验
整机检验合格，进行成品包装后，在每一批次中进行抽样测试，包装的六个面，每个方向都进行30分钟的振动测试，试验后要求包装内产品外观/结构正常，无零件松动异常。
五、自由跌落试验
此测试同样为批次抽样测试，跌落高度85cm，产品的六个面每面跌落1次为一个循环，每个循环跌落测试后检验外观结构及各项基本功能，全部循环后进行电气性能测试，不允许产品表面有任何程度的爆裂、变形，要求功能无异常。当然，经过跌落的产品，即便外观功能完好，也不能作为成品出售，都将入样封存，作为后期测试机使用。
六、其他寿命测试，衰变测试，损耗测试，漆面附着力测试，高低温存储测试
在批次生产过程中，我们还进行了LED灯的寿命测试，光衰测试，电动镜头的寿命测试，色彩测试，分辨率测试，漆面附着力测试及高低温存储测试。
上文就是道尔智控小编解答贡献者：（旧城以冷）回答的关于“高清车牌识别系统报表在哪里”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，现在接着继续:下文用户【秋雨还未滴落】回答的“安快车牌识别P808车辆入场详情系统流程是怎样的？”的一些相关疑问做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
安快车牌识别P808车辆入场详情系统流程是怎样的？
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最佳答案车辆出场：
1、车辆驶入高清车牌识别摄像机识别区域，摄像机开始捕获，并识别出车牌号；
2、将识别的信息发送给控制器，控制器判断车辆类别和有效期；
3、如果该车是固定车辆，并且在有效期内，出口控制器发送开闸信号，道闸开闸放行，语音播报和显示屏显示车牌号码、一路平安和有效期；同时记录车辆出场时间，保存至数据库，车位显示屏刷新车位；
4、如果是临时车辆，则车辆需交费，方能出场。缴费方式多种，有自助缴费机的，车主可以自助缴费，也可以直接在出口岗亭现金缴费。
系统处于脱机状态，固定车辆正常出场，系统保存记录，语音播报和显示屏显示正常。临时车辆出场，出口控制器自动计算停车费用，语音和显示屏提示收费金额，收费后，人工开闸放行。恢复后，数据上传至数据库。
以上就是道尔智控小编解答(秋雨还未滴落)解答关于“安快车牌识别P808车辆入场详情系统流程是怎样的？”的答案，接下来继续为你详解用户（別說）贡献“车牌识别摄像机怎么调整清晰度”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
车牌识别摄像机怎么调整清晰度
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最佳答案要通过调试来提高车牌识别的识别率，首先要注意的是设备的识别率：
设备识别率要过关
设备要适用于多种环境
设备识别率不过关，通过调试来提高识别率，神仙也不行。
设备过关了，我们再来讨论提高识别率的问题
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在网页端的"安装引导"上进行绘制,确保虚拟线圈绘制在视频画面的下半部分,务必确保所有来车的车牌都能触碰到虚拟线圈以此来确定虚拟线圈的宽度;
虚拟线圈下边缘的线可以拉到视频画面的底部,以此来确定虚拟线圈的高度.如图:
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车牌成像的像素值推荐在140~160之间,能够达到最佳识别率,或者车牌在视频画面的宽度占视频画面宽度的1/8~1/9最佳,最直观的调试方式:车牌在虚拟线圈区域的大小和蓝色虚拟车牌尺寸相当.
识别区域要把车牌在画面上的有效运动范围都包含进来. 注意:所有现场都必须画上识别区域!
如图:
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外置补光灯推荐采用白色LED补光灯,20~30W,聚光性质.
安装高度要和摄相机保持在0.5米~0.7米的距离,外置补光灯的亮斑直接打在车牌或者车牌偏下一点,可以根据车牌过曝情况做微调,比如摄相机离地面高度1.6米,补光灯装在同一根立柱0.9米~1.1米高;
注意:特别需要避免与以下外置补光灯错误的安装情形：
外置补光灯与摄相机的安装距离过近,如下图,两者的安装距离小于30cm,补光灯的光线会直接被车牌表面的反光涂层反射到镜头,导致车牌在视频图像中过曝,显得发白,影响最终的识别效果.
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是我们凌卡车牌识别系统中相机的相机调试，能有效提高相机的识别率，其他品牌的产品仅供参考。
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