车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一,应用十分广泛.它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础,对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析,得到每一辆汽车车牌号码,从而完成识别过程.通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理,交通流量控制指标测量,车辆定位,汽车防盗,高速公路自动化监管、闯红灯电子、公路收费站等等功能.
车牌识别系统技术是计
智能停车场收费系统生产厂家
车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一,应用十分广泛.它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础,对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析,得到每一辆汽车车牌号码,从而完成识别过程.通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理,交通流量控制指标测量,车辆定位,汽车防盗,高速公路自动化监管、闯红灯电子、公路收费站等等功能.
车牌识别系统技术是计算机视频图像识别技术在识别中的一种应用。车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，目前的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用，电子收费（ETC）系统中，也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。在停车场管理中，车牌识别技术也是识别车辆身份的主要手段。在深圳市建设的《停车库（场）车辆图像和号牌信息采集与传输系统技术要求》中，车牌识别技术成为车辆身份识别的主要手段。
车牌自动识别国内外发展现状
车牌的格式与国外有较大差异且车牌识别技术研究起步较晚，所以国外关于车牌识别的研究对于仅具有参考价值，其在的应用效果不能达到其在国内的应用效果，但在其识别系统中所采用的各种思想和算法可以为我国所借鉴。车牌识别系统自进入以来，迅速吸引大量的学者开始从事这方面的研究，并提出了很多新颖便捷的算法。自动化研究所的刘智勇等人开发的系统在一个样本容量为3170的样本集中，车牌定位的准确率为99.41%，切割准确率为94.62%，这套系统后来被汉王公司的车牌识别系统采用，取得了较好的效果。南京大学的熊军等提出基于字符纹理特征的定位算法，其准确率高达95%。华中科技大学的陈振学等人提出一种新的车牌图像字符分割和识别算法，使用一维循环清零法，先对垂直投影图进行一次扫描，有效的清除杂点与间隔符，其分割正确率达到96.8%。浙江大学的潘云鹤、张引等提出彩色边缘算子Color Prewitt 、彩色边缘检测和区域生长相结合的定位算法，算法非常简单，作用颜色空间广，牌照区域易于与背景分离，但其存储量和计算量比较大，不能满足实时性的要求。而且当车牌区域的颜色与附近颜别不大时，定位失误机率增加。国内还有许多学者也在进行这方面的研究且取得可观的研究成果。
车牌识别技术应用于出入口管理系统的优势 将车牌识别设备安装于出入口，记录车辆的牌照号码、出入时间，并与自动门、栏杆机的控制设备结合，实现车辆的自动管理。该技术应用于停车场可以实现自动计时收费，也可以自动计算可用车位数量并给出提示，实现停车收费自动管理，节省人力、提率。应用于智能小区可以自动判别驶入车辆是否属于本小区，对非内部车辆实现自动计时收费。在一些单位这种应用还可以同车辆调度系统相结合，自动地、客观地记录本单位车辆的出车情况有效提高车辆出入通行效率。它不止是作为出入口管理使用，而且还能有助于内部的有序化管理。它能够时刻自动记录车辆的出入情况，出入时间，礼貌地拒速之客。因为所有车辆通过时的通行信息都会保存在服务器中，所以不需要需手动记录车牌，服务器提供丰富的查询功能，还可以帮助用户定位车辆及司乘信息。
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