智能车辆识别系统

怎么去选择一个好的车辆识别系统呢？需要重视确实实测。几乎每家都宣称拥有高辨识率，但为了避免事后因为双方对产品认知有差异，而将运作不良的责任互相推托，用户在采购车牌辨识系统时，不妨要求实地测试，而且测试时间超过两个礼拜，比较能判断辨识结果是否“言过其实”。因为多变的环境，两个礼拜应该可以对于场域可能影响辨识率的情形，大约掌握了八成，如果只是测一天、甚至几个小时，是无法了解的。 另外，车牌辨识既然是“系统”，当中软硬件架构的好坏，当然会影响“呈现的结果”。至于什么样的软件跟硬件，适合什么样的环境，这就必须因环境而异，因为不同的应用环境，对于辨识率的要求未必相同，而这就必须靠经验累积。车辆识别系统可应用于自动放行，系统自动地识读经过车辆的牌照并查询内部数据库。智能车辆识别系统

车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式。采用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触发位置、节省开支，而且更适合移动式、便携式应用的要求。 系统进行视频车辆检测，需要具备很高的处理速度并采用比较快速的算法，在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。若处理速度慢，则导致丢帧，使系统无法检测到行驶速度较快的车辆，同时也难以保证在有利于识别的位置开始识别处理，影响系统识别率。因此，将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。茂名电动车辆识别系统智能道闸很明显的优点就是不停车通行，自动化程度高，人力、物力成本节约大。

图像处理技术:运用图像处理技术解决汽车牌照识别的研究比较早始于80年代，但国内外均只是就车牌识别中的某一个具体问题进行讨论，并且通常采用简单的图像处理技术来解决，并没有形成完整的系统体系，识别过程是使用工业电视摄像机拍下汽车的工前方图像，然后交给计算机进行简单的处理，并且仍需要人工干预，例如车辆牌照中省份汉字的识别问题，1985年有人利用常见的图像处理技木方法提出汉字识别的分类是在抽取汉字特征的基础上进行的，根据汉字的投影直方图选取浮动闭值，抽取汉字在竖直方向的峰值，利用树形查表法进行汉字的粗分类;然后根据汉字在水平方向的投影直方图，选取适当闭值，进行量化处理后，形成一个变长链码，再用动态规划法，求出与标准模式链码的比较小距离，实现细分米完成汉字省名的自动识别。

经典的模式辨识方法。传统的模式识别方法主要有：构造特性方法、统计特性方法等。90年代以来，随着计算机视觉技术的不断进步，对车牌图像的自动识别也有了较为系统的研究。在90年代，AS-Johnson等人利用计算机视觉技术及图像处理技术，成功地完成了汽车车牌的自动识别。在此基础上，提出了一种基于数字图像的字符识别方法。利用不同闽值对应的直方图有差异的特点，通过大量的统计实验，来确定出牌照所在的图像直方图的闽值范围，进而以特定闽值对应的直方图为基础，将牌照分割出来，之后，再使用事先设定好的标准字符模板，进行模式匹配，来识别出字符。车辆识别技术其可以实现停车场出入口收费管理、盗抢车辆管理、高速公路超速自动化管理。

完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部比较小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。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，选择匹配度高作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先对字符进行特征提取，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图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。对于道闸系统的闸杆的关键旋转部件应每三个月更换一次润滑油，以确保道闸的正常润滑。云浮车辆识别系统性价比高

停车道闸系统才用间接法可以直接识别车辆，效率提高，可靠性强，成本也低。智能车辆识别系统

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。在深圳市公安局建设的《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。车牌识别技术结合电子不停车收费系统（ETC）识别车辆，过往车辆通过道口时无须停车，即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。在车场管理中，为提高出入口车辆通行效率，车牌识别针对无需收停车费的车辆（如月卡车、内部通行车辆），建设无人值守的快速通道，免取卡、不停车的出入体验，正改变出入停车场的管理模式。智能车辆识别系统

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