生产停车场车牌识别系统

车牌识别系统针对这些基础的算法有了更进一步，深层次的运用。解决了在复杂背景的图象中如何准确而迅速地定位分割牌照区域一体化摄像机专指可自动聚焦、镜头内建的摄像机。与传统摄像机相比，一体化摄像机体积小巧、美观，安装、使用方便，监控范围广、等优点。而车牌识别一体机则是在一体化摄像机上加入车牌识别的功能，车牌识别一体摄像机针对停车场行业，推出的基于嵌入式的智能高清车牌识别一体机产品，集车牌识别、摄像、前端储存、补光等一体，基于车牌自动曝光控制算法，成像。具有性能、多功能、高适应性、强稳定性等特点。

支持牌照类型:普通蓝牌、黑牌、黄牌、双层黄牌、警车车牌、新式车牌、新式军牌、使馆车牌、港澳进出大陆车牌。折叠编辑本段核心特色优化的嵌入式车牌识别算法:综合识别率99.58%;的成像自动控制:自动跟踪光线变化、有效抑制顺光和逆光;夜间抑制汽车大灯;补光灯基于图像分析算法进行控制，避免了传统基于光敏电阻补光的不稳定性;可脱机运行:前置数据存储功能;无车牌车辆智能处理:多触发机制无车牌(或严重污损等)车辆的正常通行管理;
在交通管理系统中可以将车辆在某条道路的平均旅行时间作为判断该道路拥堵状况的一个参数。安装车牌识别设备于道路的起止点，识读所有通过车辆并将牌照号码传回交通指挥中心，指挥中心的管理系统根据这些结果就可计算出车辆平均旅行时间。
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。
通过一些后续处理技术其可以实现停车场出入口收费管理、盗抢车辆管理、高速公路超速自动化管理、闯红灯电子警察、公路收费管理等等功能。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通全自动化管理有着现实的意义。我国标准汽车牌照是由汉字、英文字母和阿拉伯数字组成，汉字识别与字母和数字的识别有很大的区别，汉字的识别增加了识别的难度；
人工神经网络技术，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。
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。
识别速度决定了一个车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。一个识别率很高的系统，如果需要几秒钟，甚至几分钟才能识别出结果，那么这个系统就会因为满足不了实际应用中的实时要求而毫无实用意义。例如，在高速公路收费中车牌识别应用的作用之一是减少通行时间，速度是这一类应用里减少通行时间、避免车道堵车的有力保障。
几乎每家都宣称拥有高辨识率，但为了避免事后因为双方对产品认知有差异，而将运作不良的责任互相推托，用户在采购车牌辨识系统时，不妨要求实地测试，而且测试时间好超过两个礼拜，比较能判断辨识结果是否“言过其实”。因为多变的环境，两个礼拜应该可以对于场域可能影响辨识率的情形，大约掌握了八成，如果只是测一天、甚至几个小时，是无法了解的。