车牌识别摄像枪

目前，由于车牌识别系统能够使车辆进出停车场时，不用停车刷卡就可以进出，加快了车辆通行速度，省去了卡片管理的工作，同时减少了管理人员的开支，所以被广泛应用在各大停车场中。但是车牌识别有时往往会出现识别错误的情况，如何解决这一问题从而提高识别率呢？

     从内因上看，车牌识别摄像枪，车牌识别系统的基础是车牌识别算法，而车牌识别算法由空间复杂度和时间复杂度来组成，新蔡车牌识别，分为五种不同的特性：

   1、有穷性即算法的演变过程是有限的，不可能无限制的演算；

   2、确切性即算法的每一个演算步骤多有确切的定义；

   3、输入项即具体的车牌图像；

   4、输出项即车牌的识别结果；

   5、可行性即车牌识别的效果。

     通过优化以上五项特性，从根本上优化车牌识别算法是提高车牌识别率的一个方法。

     从外因上看，影响车牌识别率的因素主要有视点变换、光线、遮挡、比例、形变、背景复杂等。

     车牌识别系统运用在停车场中主要有道闸，车辆检测器，高清车牌抓拍相机，电子显示屏，控制中心等组成。通过高清车牌抓拍相机对进出口车辆车牌进行抓拍，提取前后图片的对比，判断是否对该车辆进行放行。由此可见，车牌识别停车场系统对整个系统的要求很高，车牌识别技术，同时外界环境对识别率也会有很大影响。

      对于安装车牌识别停车场系统的停车场，影响其识别率的原因主要有两点，一、要保证停车场环境光线要足够明亮，对于光线较暗或者是夜间的时候，应该适当增加一些补光设备；

第二、保证进出停车场的车辆车牌照要完好无损，这样就可以保证对每辆进出场的车辆车牌都可以进行抓拍。

     因此，避免识别环境的复杂程度以及通过辅助手段减缓车速等都可有效提高车牌识别率。

为了更好的管理车辆，不管是停车场还是道路上，都会安装车牌自动识别系统。智能交通系统是21世纪世界道路交通的发展趋势。公路交通基础建设的不断发展和车辆管理体制的不断完善，为以视觉监控为基础的智能交通系统的实际应用打下了良好基础。在智能交通系统中，车牌自动识别系统是一个非常重要的发展方向。下面介绍一下车牌自动识别系统的原理。

车牌自动识别系统的原理

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，专业车牌识别，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。

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