随着国内人们生活水平的提高，人们对汽车拥有量快速的增长，对交通控制、安全管理、收费管理的要求也逐渐提高。如何运用技术手段实现安全、高效的智能交通，成为交通管理的热点话题。停车场车牌识别系统作为一种计算机视觉与模式识别技术，在智能停车行业已得到广泛的应用。

　　德立达科技停车场车牌识别系统概述

　　其实停车场车牌识别系统就是基于图像处理算法，对前端车牌摄像机抓取到的车辆图片进行分析、整理，然后从中提取出车牌号(英汉字符及数字)、车牌颜色，甚至车型、车辆颜色等信息数据。

　　

　　停车场车牌识别系统原理

　　德立达科技停车场车牌识别系统所运用的车牌识别技术是利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色自动识别技术。识别技术的核心包括车牌号定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。一个完整的停车场车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前车辆的视频图像。然后车牌识别单元会对图像进行处理，定位出车牌位置，再将车牌中的字符分割出来，自动分析进行识别，最后组成车牌号码输出数据。而停车场车牌识别系统通常会经过下列步骤完成识别输出的工作：

　　车辆检测：可采用埋地下的线圈地感检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等不同方式，来获取车辆经过的信息，并触发车牌识别摄像机采集抓拍。

　　图像采集：通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断记录、采集。

　　预处理：噪声过滤、自动白平衡、自动曝光、边缘增强、对比度调整等。

　　车牌定位：首先经过图像预处理，然后在灰度图像上进行行列扫描，确定车牌区域。

　　字符分割：在图像数据中定位出车牌区域后，通过灰度化、二值化等处理，精准定位字符区域，然后会根据字符尺寸上的特征进行字符分割数据。

　　字符识别：对分割后的字符分析缩放、特征提取，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。

　　结果输出：车牌识别的结果一般以文本格式输出。

　　

　　德立达科技停车场车牌识别系统主要由触发机制、图片抓取和图片识别三个模块组成。要得到优质的原始图片，需要事件触发与车牌抓取默契配合，其最终识别的效果将依据所涉硬件设备的性能(摄像机、镜头、图像处理芯片、抓拍控制机构、触发和照明及控制设备性能等)、图像识别算法的优劣、停车场架构和安装等，此三部分相辅相成，它们都影响着系统最终的识别率以及使用效果。智能交通受追棒的热度是逐渐提升，快捷、及时、准确的识别车牌信息无疑给交通提供了“翅膀”。在车牌识别系统中软件和硬件两者相辅相成，实现了快速识别和准确率的大幅度提升。

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