沙河华厦街车牌识别一体机

自动车牌识别（ALPR）解决方案得到客户的认可度越来越高，因为人们总是希望能在车辆进入到自己的区域内便能识别出车辆与人员。许多解决方案提供商也意识到市场的潜力，纷纷提供相应的车牌识别方案，随着方案泛滥与参差不齐，这对于用户而言，在选择上便会非常的困惑。同样对于不少集成商而言，在安装与选择车牌识别方案的时候由于不能确定哪个才是比较好的实践，往往也无法为用户提供适合的服务。
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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，应用十分广泛。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，得到每一辆汽车的号码，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，交通控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路**速自动化监管、闯红灯电子、公路收费站等等功能。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。
　　车牌识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、**等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率，也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像利于识别。
　　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。
　　车牌识别技术要求能够将运动中的汽照从复杂背景中提取并识别出来，通过提取、图像预处理、特征提取、字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，目前新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%。

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