车牌识别应用前景广阔
随着停车场管理系统的不断发展，车牌识别技术也开始应用于停车场。不过据调查发现，由于国内只有几家企业专门开发针对停车场的车牌识别技术，因此目前很多停车场使用的车牌识别技术大多是从早期车牌识别技术照搬过来，而两者在识别环境、识别角度、灯光环境、车辆行驶速度等方面的较大差异，也导致这些车牌识别系统大多都出现了“水土不服”的现象。对此不少停车场呼吁“私人订制”的车牌识别
车牌识别系统
车牌识别应用前景广阔
随着停车场管理系统的不断发展，车牌识别技术也开始应用于停车场。不过据调查发现，由于国内只有几家企业专门开发针对停车场的车牌识别技术，因此目前很多停车场使用的车牌识别技术大多是从早期车牌识别技术照搬过来，而两者在识别环境、识别角度、灯光环境、车辆行驶速度等方面的较大差异，也导致这些车牌识别系统大多都出现了“水土不服”的现象。对此不少停车场呼吁“私人订制”的车牌识别系统。
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，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。
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，然后选定一个区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。
随着移动支付与“互联网+”的兴起，智能化与联网化结合的智能车牌识别系统，成为解决停车运营困局的良方，云管理模式的停车场也应运而生。
如今，汽车使用量持续上升，即将面临的是汽车增长与停车需求之间的缺口。车主面临的是停车难，用户面临的是车场设备老化，无法及时收集停车场内数据，造成的用户车场运营遭遇困局的现状。
停车场管理模式是由当初的人工收费模式逐渐转化为IC/ID刷门禁卡收费管理模式，到如今的智能停车场管理系统以及智能车牌识别系统出入口管理模式，近几年许多厂家在原有的智能车牌识别系统的基础上推出的新概念“云停车场”
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