车牌识别技术是利用计算机等辅助设备车辆的图像，从而进行的自动识别，目前已被广泛应用于高速公路收费站、治安卡口及各大停车场出入口等地，成为智能交通的重要组成部分。
车牌识别技术采用的图像处理模式和人工智能技术，在图像中找到车牌的位置，提取出组成车牌号码的全部字符图像，再识别出车牌的文字、字母和数字，输出车牌的真实号码。
补光单元
在夜间光线不足的
福州车牌识别系统
车牌识别技术是利用计算机等辅助设备车辆的图像，从而进行的自动识别，目前已被广泛应用于高速公路收费站、治安卡口及各大停车场出入口等地，成为智能交通的重要组成部分。
车牌识别技术采用的图像处理模式和人工智能技术，在图像中找到车牌的位置，提取出组成车牌号码的全部字符图像，再识别出车牌的文字、字母和数字，输出车牌的真实号码。
补光单元
在夜间光线不足的情况下，仅靠摄像机技术仍无法清楚地辨识到满足要求的车牌信息(车牌颜色、字符等)，通常都还会安装补光灯，以获取清晰地车辆信息。这些补光单元与摄像机配套的，补光灯在夜间主要与摄像机配合进行抓拍，以在夜间光线不足的情况下，能抓拍到的车牌及包括车牌颜色、车牌字符，甚至车辆颜色及前排驶乘人员面部特征等，使图像较为清晰，以备存储。
帧差法
帧间差分法又称图像序列差分法.当监控场景中出现运动物体时，帧与帧之间会出现较为明显的差别，两帧相减，得到两帧图像对应像素点亮度值差的，通过判断它是否大干阀值来分析视频或图像序列的运动特性，确定图像序列中有无物体运动，图像序列逐帧地差分，相当于对图像序列进行了时域上的高通滤波。
帧差法的优点是计算简单且不易受环境光线变化的影响，但它不能检测静止车辆，且处理效果与图像采样频率以及被检测车辆的车速有关·如果视频检测嚣采样频率过小，而车速较快，可能会造成误分割：反之如果采样频率过大且车速较慢，又会造成过度覆盖，情况下运动物体可能完全重叠，类似于静止车辆，从而导致无法分割出运动物体。
可靠的背景图像是背景差法能否成功提取目标区域的关键.背景图像可由人工拍摄一幅没有车辆的图像来得到，也可以通过序列图像的平均来得到，显然，建筑物阴影、浮云或光照的变化都会造成背景环境明显的变化.由于这些环境变化因素，作为参照物的背景需要定时更新·目前有多种背景更新方法，常用的方法是多帧平均( FrameAvmging)法和选择更新(Selective Updating)法。
首先，它可以保证车主车辆的停放安全，传统人工发卡的管理模式无法记录车辆的停放记录，容易出现丢车现象，而智能化的停车场管理系统，采用图像对比或者车牌识别系统，对进出停车场的车辆自动进行图像抓拍并保存停车记录，通过图像对比功能，让人们停车更安全。
其次，停车场系统可以使车辆有序进出停车场，并实现自动车位引导功能，同时管理中心的工作人员可以通过电脑显示，查看停车场的空余车位和车辆停放区域，实时了解停车场中车位的使用情况，提高车位利用率。
停车场系统可以对进出停车场的车辆类型不同，实施不同的收费标准，同时可以进行分时段的收取停车费用，提高停车场的收益;系统自动计算停车费用，有效地保证人工收费出现的收费漏洞及资金流失现象。
对于一些特殊车辆，采取不停车通行的方式，提高通行速度，给人们停车营造一个良好的环境。
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