车牌识别系统_技术方案(二)

4车牌识别系统介绍

4.1车牌识别方案的优势分析

对固定车管理而言，“车牌识别”解决了以下问题：

一卡多车的问题：用一张卡关联几辆车入场停放占车位的问题；
卡未携带的问题：车主未携带停车卡，安保人员缺乏核实车辆身份的手段，不知道放行还是不放行；
卡丢失带来的通行问题；
卡损坏带来的通行问题；
有源卡没电带来的通行问题；
无源卡位置未放对带来的通行问题；
无源卡无法适用某些没有微波天窗又全贴膜的车辆带来的通行问题；
入口票箱出现问题时的入口堵车问题，入口票箱可能卡发空了，可能读卡机构或吐卡机构损坏，可能卡变形变脏导致出口不顺等；
入口发卡效率低下，通行效率低下入口车辆排队的问题；
其他根源于卡的问题……

4.2车牌识别对停车场各相关使用人的适用性分析

4.2.1车牌识别对固定车主的适应性分析

固定车主不用再担心近距离读卡模式下：
车停不到位读不到卡的问题；
斜坡停车容易溜车的问题；
恶劣天气不宜开窗的问题；
赶时间时还得慢慢排队的问题；

固定车主不用再担心远距离读卡模式下：
有源卡没电不工作的问题；
无源卡没放对位置不工作的问题；
红外触发模式的有源卡没放对位置不工作的问题；
解决多种原因取卡不便的问题，例如停车位置偏够不着“读卡区”；
彻底解决入场缓慢的问题。

4.2.2车牌识别对安保人员的适应性分析

固定车的卡可能会出现问题，但固定车的车牌肯定是正常的。车牌识别系统会提前对于固定车牌记录的异常情况也给予及时的提示，比如提示授权快过期，授权已过期等，安保人员不至于遇到不能通行的固定车就无法处理，也减少了许多沟通障碍和纠纷。
车牌识别系统对临时车管理操作非常简便，大幅减少了对临时车的人工发卡收卡工作。

4.2.3车牌识别对企业管理人员的适应性分析

企业管理人员不用再担心卡流失、再补卡、卡注册、卡授权、卡挂失、卡唤醒等卡的问题，车辆卡可能会出问题（就好像人可能会丢身份证），但车牌不会出问题（就好像人的脸是肯定存在的）。
企业管理人员也不用再担心一卡多车带来的车位紧张问题。

4.2.4车牌识别对系统集成商的适应性分析
车牌识别系统只包含摄像机，道闸，LED显示屏，管理软件（电脑）这几个组成部分，且全系统网络化，安装、调试、维护的难度远远小于其他智能化系统。

4.3车牌识别停车场管理系统在内部车进出的解决方案

正常的联网应用
联网应用指的是“立体高清车牌识别摄像机”在每个出入口联网工作，上位机识别方式记录车辆信息，并以车牌号作为唯一的数据标识进行车辆的管理。通过对各个出入口的“立体高清车牌识别摄像机”识别结果的比对来进行判断和放行，车辆信息自动进入系统并显示在岗亭管理程序界面上。
断网情况下的使用
由于整个系统是网络结构，对于固定车辆来说断网是没有影响的，因为固定车辆的车牌号都已经下载到 “高清车牌识别摄像机”内，内部将所有算法固化在硬件之中。“嵌入式”识别方式支持脱离计算机实现独立工作。
“车牌识别摄像机”可以脱机存储500张照片，2万条识别记录。
无卡出入停车场
固定车辆的信息可导入到每一个高清立体车牌识别摄像机内，同时也可导入管理系统内，双重记录，当车辆来到出入口时，相机自动分析车辆信息并与已录入数据对比，自动确认放行。
数据自动统计及车牌模糊查询
此项功能必须保证网络的畅通，停车场出入口设备实时在线，随时可以用来统计车辆进出信息，进行车牌的模糊查询。
车牌图像匹配
相同车牌
完全相同的车牌直接匹配，岗亭程序“出口通道”与“对应入场”窗口显示匹配的图片结果。
近似车牌
完全在客观条件影响下如（ 暴雨、暴雪、大雾天气等）造成的车牌识别不匹配，在对应入场图片下方是自动列出的近似车牌信息条，管理人员可以人工查找系统没有识别上的相似的车牌，在近似车牌信息条上快速找到对应的车牌，进行车牌匹配。以供管理人员进行人工比对保证车辆的安全。
临时车辆
当不在系统名单的临时车辆入场时，车辆进入车场出入口区域时触发地感线圈，“立体高清车牌识别摄像机”自动抓拍车辆的图像，并将车辆信息传至服务中心无牌车辆数据库，显示在岗亭程序屏幕无牌车信息条上，管理人员可人工根据车辆图像调出该车对应入场的信息。以供管理人员进行人工比对保证车辆的安全。
系统管理功能由管理计算机实现
系统采用全网络化设计，为了保证系统的可靠性，必须保证网络的安全和畅通。出入口的“立体高清车牌识别摄像机”与控制管理计算机之间采用网络的方式来实现数据和图像的传送。

4.4高清车牌识别的技术优势

4.4.1嵌入式车牌识别技术
停车场系统里的车牌识别环节是由摄像机完成的，同理车牌的有效性判断，开闸指令的发出也是由摄像机完成，这样做大大降低了对网络和服务器的依赖，也大大增强了扩容能力，能够适应超大停车场超多路口同时联网管理的需要。

4.4.2高清实时视频流识别技术
车辆进出停车场时，基于目前单张照片识别模式已不能最大限度提高车牌识别率的要求，因此我们以最优方案，通过多帧识别方式，系统采用自主投票协议，置信度分析，采取识别结果最多的数据定为当前所识别车辆的车牌号码，大大提升车牌识别率和准确率。

4.4.3车牌焦点曝光技术
自动锁定车牌位置，以车牌为拍照的焦点，类似现在的数码相机自动识别出人脸的位置，以人脸位置为焦点；
自动对车牌位置测光，智能进行车牌位置的曝光和闪光的参数调整，做到强光抑制，弱光补光，过曝降曝。
该技术可以解决夜晚情况，大灯情况，及雨雪干扰情况，最后得到的图片效果示例如下：

4.4.4车牌畸变校准
解决字体变形问题：受现场环境制约，车牌表面和摄像轴线无法做到垂直，导致车牌发生畸变（即一头大一头小），远离摄像机的位置字符变小，对识别造成一定的困难。嵌入式立体车牌识别摄像机畸变校准算法采用多色彩空间进行车牌底色检测，准确定位车牌区域，获取车牌倾斜角度及横向变形比例，最大倾斜角度达到25°，安全角度15°内的准确校准率达到99%以上。

4.4.5识别算法：神经网络+特征识别
采用带反馈的能量滤波算法进行纹理检测，使得车牌定位成功率达到99.5%。
多色彩空间的检测保证了多种车牌类型的准确认定，包括：蓝牌、黄牌、军车、警车、WJ车辆、个性化车牌、使领馆车牌、省港两地车牌等。
字符特征识别算法保证了>98%的字符识别率（现场实测），而且不需要进行现场训练；辅助的BP神经网络识别算法则是做了很好的补充，同时保证了良好的汉字识别率。

4.4.6适应性与稳定性
硬件产品的型式试验
立体高清车牌识别摄像机通过反复的温度试验、ESD性能指标实验、防水试验、冲击试验、振动试验，大大增强了摄像机在各种环境下的适应性。网络化、关键数据的嵌入式备份，为产品提供了稳定保障。
系统全网络化
与传统摄像机音频线、视频线等多种连接方式不同，立体高清车牌识别系统采用TCP/IP网络方式，一根电源线和几根网线即可完成整体系统连通，使得系统布线、施工、维护更加容易和便捷。

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