动态识别系统技术原理介绍
技术原理：
通过计算机视觉算法，对所拍摄的动态视频信号进行图像分析，利用目前的人工智能算法对目标物体进行检测和分析，以检测和提取要分析的特征区域，并利用相关算法进行自动识别。
在车牌识别中，利用了神经元网络和信息合成技术，并通过对目标信息进行语意分析以提高识别的准确率。通过视频分析信号触发、图像、识别算法(包括车牌定位
福州停车场车牌识别系统
动态识别系统技术原理介绍
技术原理：
通过计算机视觉算法，对所拍摄的动态视频信号进行图像分析，利用目前的人工智能算法对目标物体进行检测和分析，以检测和提取要分析的特征区域，并利用相关算法进行自动识别。
在车牌识别中，利用了神经元网络和信息合成技术，并通过对目标信息进行语意分析以提高识别的准确率。通过视频分析信号触发、图像、识别算法(包括车牌定位、字符切分、字符识别)，可将车牌的各种特征元素识别成数字信息。
系统通过对各种车型的特征进行学习，以达到对相关特征的智能识别。车型特征包括车辆的标志、名称(文字、型号)、车辆外观特征(如外观尺寸、颜色、车头散热片形状等)等等。
简单的多帧平均法是直接将前面若干输入图像的平均值作为当前背景.多帧平均法的缺点在于对场景改变过于敏感性，而这种改变并不总是由车辆运动引起的.选择更新法的基本思想是只将没有检测到运动的区域即真正的背景进行更新·在背景更新前，先逐像素判断相邻两幅图像的差值，如果小于一个闽值，则说明在这个像素位置没有检測到车辆-可进行背景更新操作，这种方法依赖于阚值的选取，如果闷值选择不合理，背景图像将很快变得不可用.在选择更新背景前进一步加入背景调整步骤，即首先计算当前帧和上帧图像问的平均灰度之差，若差值大干设定阁值，则认为当前帧的平均灰度发生突变，就要在背景图像上逐像素加上此差值。
车牌识别系统背景差方法的优点是：原理和算法设计简单：根据实际情况确定N值进行处理后，所得结果直接反映了运动目标的位置、大小，形状等信息，能够得到比较的运动目标信息.但是·基于背景差的车辆检测的准确性很大程度上依赖于背景图像的可靠性.总的来说.背景差法对环境光线的变化非常敏感，背景图像需不断地被更新以迎合环境光线、阴影和天气的变化等·因而背景更新中的误差累计是影响背景差法精度的重要因素。
周围1米范围内不能有超过220V的供电线路。
制作多个线圈时，线圈与线圈之间的距离要大于2米，否则会互相干扰。
在四个角上进行45度倒角，并打磨光滑防止尖角破坏线圈电缆。
应事先计算好线缆长度并预留足够余量(包括线圈引出线)，严禁在线圈铺设中间有中间接头，线缆不得有破皮、断裂等
走线尽可能在槽底，并且线缆排列有序，而不应出现交叉、重叠等现象
线圈到“地感处理器”的引出线，应按20周/每米进行扭绞，且该引出线到地感处理器间的距离应尽可能短(如该端引线过长，将导致地感灵敏度降低)，建议该段在1米以内，大不要超过5米
，在开发 LPR 算法之前，要确定算法的目的和要求。LPR 算法的终目的是识别车辆的车牌号码，所以识别正确率自然是系统设计中应该首要考虑的因素。影响识别正确率的因素有很多，主要的有以下几点：一是定位的准确性;二是识别前字符的预处理;三是字符识别的算法。为了提高识别正确率，需要对现有的车牌字符识别算法进行改进，在后面的章节中会有详细的介绍。
其次，LPR 算法在工作时需要实时处理交通流量信息，所以系统的工作效率——即识别时间也是系统设计时必须要考虑的因素，一般要求在 1s 内能够完成识别，这就要求识别算法的复杂度、运算量不能太大。
除了算法识别正确率和识别时间外，算法软件的操作界面应尽量简单、友好，还要考虑系统的无故障运行时间，系统体积的大小等因素。，算法设计要面向现场、面向终端客户的需求，考虑到 LPR 系统在户外工作，所以要克服外面环境的复杂性及光照条件的变化，设计出一套适应性较强的算法。
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