随着21世纪世界经济发展的速度加快，经济建设迅速发展和综合实力大幅提升，汽车已经成为寻常之物进入人们的生活中，人们已经进入汽车时代。然而随之而来的是越来越繁重的道路交通压力和更多的人力资源来处理交通问题，飞速发展的交通在带来种种难题的同时也催生了解决这些难题的各种车辆管理技术的发展，如车辆实时监控系统、电子收费系统ETC、自动设备识别系统AEI、智能交通系统（Intel
停车场车牌识别系统生产厂家
随着21世纪世界经济发展的速度加快，经济建设迅速发展和综合实力大幅提升，汽车已经成为寻常之物进入人们的生活中，人们已经进入汽车时代。然而随之而来的是越来越繁重的道路交通压力和更多的人力资源来处理交通问题，飞速发展的交通在带来种种难题的同时也催生了解决这些难题的各种车辆管理技术的发展，如车辆实时监控系统、电子收费系统ETC、自动设备识别系统AEI、智能交通系统（Intelligence TrafficsSstem）、城市停车系统等研究。车牌自动识别凭借其动态识别、识别时间短、识别率高、可针对车牌的特性进行完善的化的搜索处理，同时能对多种车牌进行识别；可实现全自动放行车辆，对免费车、固定车可实现全自动入场和放行等优势逐渐应用到我们生活中的方方面面。
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，目前的技术水平为字母和数字的识别率可达到96%，汉字的识别率可达到95%。
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《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。
车牌自动识别系统是现在停车场中的设备之一，安装车牌自动识别系统可以有效的帮助工作人员管理停车场。公路交通基础建设的不断发展和车辆管理体制的不断完善，为以视觉监控为基础的智能交通系统的实际应用打下了良好基础。在智能交通系统中，车牌自动识别系统是一个非常重要的发展方向。今天来跟大家聊聊车牌自动识别系统的特点。
车牌自动识别系统特点
1、高速：把不高于时速120Km的汽车车牌号码自动识别出来的时间≤0.8秒，并将车牌号数据实时传送至车辆管理中心。
2、高识别率：采用相关的演算当作基本技术的算法，无论半天或夜间都能够保持较高的自动识别率。
3、软硬结合，独立工作：系统自动完成牌照的识别成像、照明、识别三个过程。
4、智能补光：自动开启闪光灯，调节闪光灯强弱，达到照明效果。
5、元素识别：对颜色，汉字、字母，数字的每个元素识别率较高。
6、全天候工作：解决影响牌照识别率的气候、环境、灯光等因素。
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