车牌识别是由图像识别处理技术发展而来，可以在识别到车牌图像上的号码，再发送到后台系统处理核对车辆的身份，核对无误后，将允许车辆出入停车场，小区等场所，具有安全的特点。
车联网是一个巨大的互动信息网络，由车辆位置，速度和路线等数据组成。通过GPS，传感器，图像处理等设备，车辆可以完成自身环境和状态信息的收集; 通过互联网技术，所有车辆都可以将各种信息传输到处理器;
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车牌识别是由图像识别处理技术发展而来，可以在识别到车牌图像上的号码，再发送到后台系统处理核对车辆的身份，核对无误后，将允许车辆出入停车场，小区等场所，具有安全的特点。
车联网是一个巨大的互动信息网络，由车辆位置，速度和路线等数据组成。通过GPS，传感器，图像处理等设备，车辆可以完成自身环境和状态信息的收集; 通过互联网技术，所有车辆都可以将各种信息传输到处理器; 通过计算机技术，可以对大量车辆上的这些信息进行分析和处理，以计算不同车辆的佳路线，及时报告路况。
车牌识别结合车联网，可以利用双方的优点实现停车无人管理化。从车位预约、路线规划、车位信息、计时计费全程无需人工干预，节省大量的人力成本，还能提升停车场的形象，给车主带来更好的体验。
我们都知道，对于车牌智能识别，任何的系统、硬件，由于长时间的使用或者一些非人为的意外发生，都有可能出现一系列的问题或故障，那么对于一些管理停车场的人员来说，相对智能车牌识别系统，懂得一些基本的错误原因还是很重要的。那么，车牌识别系统的一些常见的识别错误的原因及如何解决呢
智能车牌识别系统工作时图像拍摄不清楚，车牌区域定位的困难主要是来自于的图像，由于的车牌图像的多样性，并且图像时受到许多因素的影响，解决建议：这种情况一般只有在图像聚焦清晰的情况下，识别结果才能达到比较满意的效果。那这对停车场系统的感光部件就有一定的要求了，视频的摄像机也就要提高一些配置啦，看看视频设置不正常(设置正常)，显示器分辨率、颜色桌面大小调节。
各类车型的不同，不管是使用地感线圈还是红外触发，车型的影响都是显而易见的，大车与小车的触发位置即使在低速的情况下也可能超过0.5米，当超过1米时，捕的图像可能不是 清晰的。解决建议：对于这种，一般要在车牌定位之前要对图像做预处理，然后再进行车牌的定位、分割、识别等部分，这也正对系统有很大的挑战性。
车牌受损或有污渍，在公路和城市内的实际应用过程中，很难保证所涉及到的车牌都是没有污损的，车牌在使用几年之后，难免会出现污染和磨损等现象。解决建议：对于这种情况，很多智能的停车场系统也渐渐解决了这样的问题，但如果过于严重，这还得靠人工了。
管理停车场车辆出入
车牌识别设备安装在停车场出入口处，记录车牌号和车辆出入时间，并将其与道闸结合起来，实现车辆的自动管理。应用于停车场可以实现自动收费，还可以自动计算可用停车位的数量并给出提示。自动停车费管理可以节省人力，提率。应用到小区可以自动确定入场车辆是否属于当地小区，并对非内部车辆实施计费。在有些单位中，这种应用也可以与车辆调度系统结合起来，自动客观地记录车辆的出站状况。采用车牌识别技术，实现卡片不停车，有效改善车辆出入通行的效率。
车牌自动辨认是一项使用车辆的动态视频或静态图画进行车牌号码、车牌色彩自动辨认的模式辨认技能。其硬件根底一般包含触发设备（监测车辆是否进入视界）、摄像设备、照明设备、图画收集设备、辨认车牌号码的处理机（如计算机）等，其软件中心包含车牌定位算法、车牌字符切割算法和光学字符辨认算法等。
某些车牌辨认体系还具有经过视频图画判别是否有车的功用称之为视频车辆检测。一个完好的车牌辨认体系应包含车辆检测、图画收集、车牌辨认等几部分（如图1所示）。当车辆检测部分检测到车辆抵达时触发图画收集单元，收集当时的视频图画。车牌辨认单元对图画进行处理，定位出车牌方位，再将车牌中的字符切割出来进行辨认，然后组成车牌号码输出。
车辆检测能够选用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技能、视频检测等多种方法。选用视频检测能够防止损坏路面、不用附加外部检测设备、不需纠正触发方位、节省开支，并且更适合移动式、便携式使用的要求。
体系进行视频车辆检测，需求具有很高的处理速度并选用优异的算法，在基本不丢帧的情况下完成图画收集、处理。若处理速度慢，则导致丢帧，使体系无法检测到行进速度较快的车辆，一起也难以确保在有利于辨认的方位开端辨认处理，影响体系辨认率。因而，将视频车辆检测与车牌自动辨认相结合具有必定的技能难度。
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