车牌软识别与硬识别的优势对比：1、兼容能力：硬识别系统：无需工业IO卡的支持，借道停车场控制系统（PLC）可直接与各类IC、ID、纸票等类型停车场无缝兼容，实现车牌号与卡号必须一致才能进出的自动识别、自动打印车牌号等功能。软识别系统：依赖IO卡进行车辆检测、开关道闸等动作，与停车场系统只是软件嵌入关系，硬件无联系。工程量大，用线多，稳定度差。2、摄像机共用性：硬识别系统：系统可与监控系统共用摄像机，对系统无任何影响。软识别系统：不可共用，否则对系统稳定性和识别率造成严重影响。3、输出信号：硬识别系统：系统可输出车辆大图、号牌小图、号牌识别号码、号牌颜色和识别可信度、车流量、场内停车量等实时数据。具备车辆进出静态图片查询功能、可接驳车位引导系统等。软识别系统：没有输出接口，基本为其系统自身使用，无法进行二次开发。车牌识别高清摄像机内部将所有算法固化在硬件之中。珠海工厂车牌识别系统推荐
车牌识别系统是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理的技术。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。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，得到每一辆汽车独特的车牌号码，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，高速公路超速自动化监管、闯红灯电子警察、公路收费站等等功能。珠海工厂车牌识别系统推荐车牌识别技术红外光路线是指利用车牌反光和红外光的光学特性。
车牌识别的检测方式：牌照字符识别：字符识别方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化,并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，然后选择匹配作为结果。基于人工神经元网络的算法有两种：一种是先对待识别字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把待处理图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。实际应用中，牌照识别系统的识别率与牌照质量和拍摄质量密切相关。
好的车牌识别相机的具备的特点：1、自动车牌识别：相机采用高级DSP芯片，嵌入自动车牌识别算法，能识别各种类型的车牌号码，车牌颜色及车牌种类。全天候车牌识别率大于99%。2、高分辨率视频和图像：可输出1080P/720P（可选）H.264或MJPEG格式的实时高清视频，帧率达15/30帧/秒，在抓拍照片的高分辨率达200万像素，支持的分辨率为4/3画幅的：1600*1200、1280*1024或16/9画幅的1920*1080、1280*720。3、高速响应速度：在拍照模式，从触发到拍照的时间小于0.03秒。2百万像数的连拍速率达每秒10张（不启动实时车牌识别时）。若启动实时识别功能，抓拍速率为2张/秒。车牌识别系统还是一个非常注重环保的管理系统，无纸票、无卡片，纯粹使用车牌识别。
停车场管理中如何提高车牌识别的识别率？从内因上看，车牌识别系统的基础是车牌识别算法，而车牌识别算法由空间复杂度和时间复杂度来组成，分为五种不同的特性：1、有穷性即算法的演变过程是有限的，不可能无限制的演算；2、确切性即算法的每一个演算步骤多有确切的定义；3、输入项即具体的车牌图像；4、输出项即车牌的识别结果；5、可行性即车牌识别的效果。通过优化以上五项特性，从根本上优化车牌识别算法是提高车牌识别率的一个方法。从外因上看，影响车牌识别率的因素主要有视点变换、光线、遮挡、比例、形变、背景复杂等。车牌识别的检测方式有牌照字符识别。珠海工厂车牌识别系统推荐
采用车牌自动识别可以减少工作强度，能够大幅度提高处理速度和效率。珠海工厂车牌识别系统推荐
车牌识别的技术指标：识别速度：识别速度决定了一个车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。一个识别率很高的系统，如果需要几秒钟，甚至几分钟才能识别出结果，那么这个系统就会因为满足不了实际应用中的实时要求而毫无实用意义。例如，在高速公路收费中车牌识别应用的作用之一是减少通行时间，速度是这一类应用里减少通行时间、避免车道堵车的有力保障。国际交通技术提出的识别速度是1秒以内，越快越好。用一个摄像机采集的图像，同时实现所有前端基本视频信息采集、识别和人工辅助图像取证判别，可以前瞻性的为未来的智能交通系统工程预留接口。珠海工厂车牌识别系统推荐
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