笋岗智能管理车牌识别一体机 自动放行 *人工干预

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。
自助缴费机实现了现金支付、卡支付、手机支付、会员卡支付等多种支付方式。用户根据自己情况选择支付方式，不仅为企业节约人力、降低成本、简化管理，同时也方便消费者，节约等候时间，大大提高了用户体验。

当用户驶向停车场出口出闸时，摄像头设备自动识别并受理，用户成功离场后再从其账户中扣费。

1．将应用场景与相机规格相匹配
ALPR系统需要考虑的一个关键因素是摄像机规格。例如根据安装位置，相机会有不同的选择。在高速公路或高密度商业综合体等场所，摄像机应该足够精密，以确保高捕获图像。不可避免的，这会增加成本，客户也应该意识到这一点。
由于焦点、运动模糊与光照条件等因素会影响摄像机的抓拍效果，降低系统的准确性，因此在选择方案的时候，应该对 或者各种特殊环境下进行测试，已保证系统的准确性。
2．本地处理与云端的处理
是否需要上云的讨论，近期来非常的激烈，但目前来看，在车牌识别方案中，本地处理提供的效果会更加的好。在许多的应用中，车牌识别往往与进行集成，考虑到系统需要的实时性，本地处理的方式的体验会更加的好，因为如果上云，不仅会增加延迟性，也会让用户对网络的安全性产生担忧。
3．适应性
在西方国家，新的法律法规会影响样式的更改，车牌识别解决方案如果可以进行功能的修改或者升级是适合不过。但在一些国家，的设计比较缺乏标准化，这些国家的用户在选择解决方案时应该考虑更加灵活的识别方案。
综合起来看，随着的发展以及政策的变化，选择对发展适应性强，且能随着时间推移不断学习升级的系统非常重要。
安装ALPR时要了解的内容
一旦选择了满足您需求的z佳解决方案，您应该查看其安装的z佳实践，包括从适合环境的相机配置到微调等步骤。
1．相机设置
大多数ALPR系统需要对白天和夜晚条件下的相机进行微调。重要的是，集成商要适当地配置相机设置，以确保在 中的任何时候都可以抓拍到车辆或者人物，此外，相机的位置和高度也起着至关重要的作用。
2．补充基础设施
集成商应该了解流向外部服务器的数据量，并保证相应的带宽支持，良好本地网络连接将是必要的。
如果是低成本的解决方案，重要的是让车辆在区域内接近静止，以获取z佳视频图像，例如在路上安装减速装置对车辆进行减速，如果要针对尾随等问题，摄像机的安装位置应该进行避免有遮挡。
3．阅读延迟
在身份验证方案中使用它时，保持低读取延迟非常重要。适当调整各种摄像机和软件参数可能有助于实现这一目标。

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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