小区车牌识别-南京车牌识别-南京致胜(查看)

现在停车场管理随着技术的发展，已经融入很多强大的新功能来管理车辆有序的停放，首先车辆进出场时：不停车、不排队、不取卡快速通行为车主节省大量时间，车牌识别摄像机，尤其是高峰期上下班拥堵时段；然后停车安全问题，有效地保证了车主车辆停放的安全，车牌识别系统可以对进出的车辆实现车牌号、车型、车身颜色、人物图像等特征进行抓拍，然后车牌识别通过管理中心数据库软件上传至管理中心进行数据存储，一旦有车辆出现被盗，车牌识别系统可以调取进出口的监控画面来进行*1时间为被盗车辆提供有利的线索。

传统停车场管理系统，它是无法做到提取进出场车辆的信息，管理人员更是无法一一判断出每一辆车，所以，传统的存在很大的安全漏洞，这也是为什么车牌识别系统能快速**市场，南京车牌识别，被广泛应用的原因。

车牌识别系统在停车场中，具有很强大的管理能力，车牌识别能帮助管理人员免去很多繁忙工作，提升效率。

1、牌号定位

自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。车牌识别首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，较后选定一个较佳的区域作为牌照区域，小区车牌识别，并将其从图像中分离出来。

2、牌号字符分割

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较小值的附近，车牌识别停车系统，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。车牌识别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。

3、牌号字符识别

方法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，选择较佳匹配作为结果。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。

高速公路收费管理

在高速路的各个出入口安装车牌识别设备，车辆驶入时识别车辆牌号将入口资料存入收费系统，车辆到达出口时再次识别其牌照并根据牌照信息调用入口资料，车牌识别结合出入口资料实现收费管理。这种应用可以实现自动计费并可防止作假，车牌识别避免了应收款的流失。

高速公路已开始实施联网收费，随着联网范围的扩大，不同车型的收费差额也越来越高，司机利用现有收费系统的漏洞通过中途换卡进行逃费的问题将越来越**，利用车牌识别技术是解决此类问题的根本方法。