一直以來，停車場管理是各大物業(yè)公司的“心頭大患”，非機(jī)動車隨意進(jìn)出、臨時車輛無法識別身份、出場支付效率低、人工收費(fèi)有漏洞等來自各個方面的問題，困擾物業(yè)已久，急需一種方便且有效的系統(tǒng)，對停車場管理進(jìn)行升級。
車牌識別設(shè)備利用系統(tǒng)龐大的數(shù)據(jù)庫對進(jìn)出車輛進(jìn)行管理比對，及時對臨時進(jìn)出車輛的安全性進(jìn)行辨認(rèn)，識別嫌疑車輛。后臺還能對進(jìn)出車輛信息進(jìn)行及時查看，防止收費(fèi)漏洞的出現(xiàn)。
車牌識別外觀
無需主板，脫機(jī)語音，脫機(jī)顯示，脫機(jī)收費(fèi)
無需安裝APP軟件即可使用支付寶、支付
自主研發(fā)，中國，榮獲外觀專利
識別、顯示、補(bǔ)光一體式設(shè)計(jì)，安裝方便
顯示屏采用進(jìn)口燈珠，亮度，超大字體，戶外遠(yuǎn)距離也可清晰分辨
四行字體顯示，車牌、停車時長、應(yīng)繳費(fèi)用、剩余車位、月租有效期、儲值余額等信息一目了然;紅綠色字體區(qū)分顯示,顯示更清晰
紅綠導(dǎo)光指示，非法車輛顯示紅色，禁止通行；合法車輛顯示綠色，道閘開啟
無需轉(zhuǎn)動立柱即可改變顯示屏的方向
立柱尺寸：1500*150*100MM
顯示區(qū)尺寸：305*305MM

智能車牌識別一體機(jī)工程識別數(shù)據(jù)：人臉識別需要積累采集到的大量人臉圖像相關(guān)的數(shù)據(jù)，用來驗(yàn)證算法，不斷提高識別準(zhǔn)確性，這些數(shù)據(jù)諸如A Neural Network Face Recognition Assignment(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識別數(shù)據(jù))、orl人臉數(shù)據(jù)庫、麻省理工學(xué)院生物和計(jì)算學(xué)習(xí)中心人臉識別數(shù)據(jù)庫、埃塞克斯大學(xué)計(jì)算機(jī)與電子工程學(xué)院人臉識別數(shù)據(jù)等。人臉識別配合程度：現(xiàn)有的人臉識別系統(tǒng)在用戶配合、采集條件比較理想的情況下可以取得令人滿意的結(jié)果。但是，在用戶不配合、采集條件不理想的情況下，現(xiàn)有系統(tǒng)的識別率將陡然下降。比如，人臉比對時，與系統(tǒng)中存儲的人臉有出入，例如剃了胡子、換了發(fā)型、多了眼鏡、變了表情都有可能引起比對失敗。廣州智能車牌識別一體機(jī)工程

1.車牌自動識別登記
交通監(jiān)管部門每天都要處理大量的違章車輛圖片，一般由人工辨識車牌號碼再輸入管理系統(tǒng)，這種方式工作量大、容易疲勞誤判。采用自動識別可以減少工作強(qiáng)度，能夠大幅度提高處理速度和效率。這種功能可用于電子警察系統(tǒng)、道路監(jiān)控系統(tǒng)等。
2.車輛出入管理
將車牌識別設(shè)備安裝于出入口，記錄車輛的牌照號碼、出入時間，并與自動門、欄桿機(jī)的控制設(shè)備結(jié)合，實(shí)現(xiàn)車輛的自動管理。應(yīng)用于停車場可以實(shí)現(xiàn)自動計(jì)時收費(fèi)，也可以自動計(jì)算可用車位數(shù)量并給出提示，實(shí)現(xiàn)停車收費(fèi)自動管理節(jié)省人力、提率。應(yīng)用于智能小區(qū)可以自動判別駛?cè)胲囕v是否屬于本小區(qū)，對非內(nèi)部車輛實(shí)現(xiàn)自動計(jì)時收費(fèi)。在一些單位這種應(yīng)用還可以同車輛調(diào)度系統(tǒng)相結(jié)合，自動地、客觀地記錄本單位車輛的出車情況，在通行管理系統(tǒng)采用車牌識別技術(shù)，達(dá)到不停車、免取卡，有效提高車輛出入通行效率。

未來隨著城市化進(jìn)程的加劇，智能化交通管理將是當(dāng)下交通發(fā)展的大方向，而作為智慧交通管理體系的重要核心，車牌識別也將得到進(jìn)一步優(yōu)化和進(jìn)步。返回搜狐，查看更多
隨著移動行業(yè)的爆發(fā)式發(fā)展，手機(jī)配置不斷提高，基于手機(jī)平臺的信息采集、圖像處理、數(shù)據(jù)傳輸?shù)确矫娴难芯恳渤蔀榱藷狳c(diǎn)，這使得基于手機(jī)平臺上的車牌識別成為可能。傳統(tǒng)的車牌識別系統(tǒng)一般都基于固定的桌面平臺、圖像采集不靈活，特別是對于交通管理部門來說，對違章車輛車牌的自動登記非常不便，因此基于移動端車牌識別出現(xiàn)了。

那么如何實(shí)現(xiàn)車牌識別的呢，下面簡單說說：
對現(xiàn)存的車牌識別算法進(jìn)行了研究，在諸多算法中尋找到一種適合在Android、iOS平臺上運(yùn)行的算法。先通過智能手機(jī)的攝像頭獲得車牌的彩色圖像，然后將采集到的圖像進(jìn)處理，包括通過YUV模型進(jìn)行灰度化，分段線性變換進(jìn)行灰度拉升，二值化，Roberts算子進(jìn)行邊緣檢測，數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理等，然后通過Hough變換進(jìn)行車牌矯正，其次用雙投影和灰度跳變的方法實(shí)現(xiàn)車牌的定位、分割，后通過模板匹配實(shí)現(xiàn)車牌識別。

移動端車牌識別實(shí)現(xiàn)的過程簡單為以下幾個部分：

圖像采集：通過智能手機(jī)攝像頭拍攝車牌圖像。

預(yù)處理：灰度化、二值化、邊緣增強(qiáng)、噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、對比度調(diào)整等。

車牌定位：在經(jīng)過圖像預(yù)處理之后的灰度圖像上進(jìn)行行列掃描，確定車牌區(qū)域，車牌切斜校正。

字符分割：在圖像中定位出車牌區(qū)域后，通過灰度化、二值化等處理，定位字符區(qū)域，然后根據(jù)字符尺寸特征進(jìn)行字符分割。

字符識別：對分割后的字符進(jìn)行縮放、特征提取，與字符數(shù)據(jù)庫模板中的標(biāo)準(zhǔn)字符表達(dá)形式進(jìn)行匹配判別。

結(jié)果輸出：將車牌識別的結(jié)果以文本格式輸出。