车辆自动识别道闸

车牌识别系统让车辆进出更方便

车牌识别系统在停车场领域应用广泛，以车牌识别一体机的形式应用于小区、停车场等相似环境，车牌自动识别道闸，对出入口进行管理控制，主要通过识读车牌号码、车牌颜色、车牌类型定位一牌一车，绑定记录通行时间、停车时间和商业停车产生的费用。

配备这种智能车牌识别系统的小区，也被成为智慧社区，提高了安全性，实现了车辆刷脸通行，宣城自动识别道闸，免刷ic卡环节，让爱车不用当“卡奴”，车辆自动识别道闸，通行不受限，生活更智能，更快捷！同时无需打开车窗，再也不用担心下雨天了。性能优势：

1、优化嵌入式车牌识别算法：白天识别率≥99.9，夜间识别率≥99.7

2、视频流识别优化处理：较大程度的保证识别准确度

3、优异的成像自动控制：自动跟踪光线变化，有效抵顺光和逆光；夜间抵汽车大灯

4、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

5、可脱机运行：前置数据存储功能

6、产品稳定：优异的硬件架构和稳定的算法

7、极端环境下识别稳定，0.3秒快速识别，适应车速0-50公里/小时

智能道闸的装置参数。

1.停车场管理电脑到读卡机的间隔小于100米，一般是放置在岗亭内。

2.地感线圈的尺寸为2米*0.8米。

3.读卡机与道闸的中心间隔一般要在2米以上，是2.5米左右。

4.岗亭面积较小为2.*2米，便是4平米。

5.停车场车道宽度要大于3米。

6.监控摄像机装置高度在2米到2.5米之间。

主动出卡机和摄像机的装置方位

1.如果主动出卡机为独立设备，比方蓝牙读卡器等，其装置方位应该在正前方，间隔读卡设备约0.3米左右。摄像机的装置高度在2到2.5米之间，装备主动光圈镜头，视角规模定在车辆读卡时车牌处的方位上。

车牌识别系统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*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，自动识别道闸多少钱，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、多牌照等等；

实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。

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，使采集到的图像利于识别。

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