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          廣州一卡通公司車牌識別技術
          发布日期:2015/11/9 22:44:50     作者:    已有  閱讀過本文

           

          廣州一卡通公司車牌識別技術(Vehicle License Plate Recognition,VLPR) 是指能够检测到受監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之一,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,得到每一辆汽车唯一的车牌号码,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,交通流量控制指标测量,车辆定位,汽车防盗,高速公路超速自动化监管、闯红 原理及应用灯电子警察、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。

          汽車牌照號碼是車輛的唯一"身份"標識,牌照自動識別技術可以在汽車不作任何改動的情況下實現汽車"身份"的自動登記及驗證,這項技術已經應用于公路收費、停車管理、稱重系統、交通誘導、交通執法、公路稽查、車輛調度、車輛檢測等各種場合。


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          廣州一卡通公司車牌識別技術(Vehicle License Plate Recognition,VLPR) 是指能够检测到受監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之一,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,得到每一辆汽车唯一的车牌号码,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,交通流量控制指标测量,车辆定位,汽车防盗,高速公路超速自动化监管、闯红 原理及应用灯电子警察、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。

          汽車牌照號碼是車輛的唯一"身份"標識,牌照自動識別技術可以在汽車不作任何改動的情況下實現汽車"身份"的自動登記及驗證,這項技術已經應用于公路收費、停車管理、稱重系統、交通誘導、交通執法、公路稽查、車輛調度、車輛檢測等各種場合。

          以下列舉了幾種應用方式:

          --監測報警

          對于納入"黑名單"的車輛,例如:被通緝或挂失的車輛、欠交費車輛、未年檢車輛、肇事逃逸及違章車輛等,只需將其車牌號碼輸入到應用系統中,車牌識別設備安裝于指定的路口、卡口或由執法人員隨時攜帶按需要放置,系統將識讀所有通過車輛的牌照號碼並與系統中的"黑名單"比對,一旦發現指定車輛立刻發出報警信息。系統可以全天不間斷工作、不會疲勞、錯誤率極低;可以適應高速行駛的車輛;可以在車輛行使過程中完成任務不影響正常交通;整個監視過程中司機也不會覺察、保密性高。應用這種系統將極大地提高執法效率。

          --超速違章處罰

          車牌識別技術結合測速設備可以用于車輛超速違章處罰,一般用于高速公路。具體應用是:在路上設置測速監測點,抓拍超速的車輛並識別車牌號碼,將違章車輛的牌照號碼及圖片發往各出口;在各出口設置處罰點,用車牌識別設備識別通過車輛並將號碼與已經收到的超速車輛的號碼比對,一旦號碼相同即啓動警示設備通知執法人員處理。與傳統的超速監測方式相比,這種應用可以節省警力,降低執法人員的工作強度,而且安全、高效、隱蔽,司機需時刻提醒自己不能超速,極大地減少了因超速引發的事故。

          --車輛出入管理

          将车牌识别设备安装于出入口,记录车辆的牌照号码、出入时间,并与自动门、栏杆机的控制设备结合,实现车辆的自动管理。应用于停车场可以实现自动计时收费,也可以自动计算可用车位数量并给出提示,实现停车收费自动管理节省人力、提高效率。应用于智能小区可以自动判别驶入车辆是否属于本小区,对非内部车辆实现自动计时收费。在一些单位这种应用还可以同车辆调度系统相结合,自动地、客观地记录本单位车辆的出车情况,车牌识别管理系統采用了车牌识别技术,达到不停车、免取卡,有效提高车辆出入通行效率。

          --自動放行

          將指定的牌照信息輸入系統,系統自動地識讀經過車輛的牌照並查詢內部數據庫。對于需要自動放行的車輛系統驅動電子門或欄杆機讓其通過,對于其它車輛系統會給出警示,由值勤人員處理。可用于特殊單位(如軍事管理區、保密單位、重點保護單位等)、路橋收費卡口、高級住宅區等。

          --高速公路收費管理

          在高速路的各個出入口安裝車牌識別設備,車輛駛入時識別車輛牌照將入口資料存入收費系統,車輛到達出口時再次識別其牌照並根據牌照信息調用入口資料,結合出入口資料實現收費管理。這種應用可以實現自動計費並可防止作弊,避免了應收款的流失。

          高速公路已開始實施聯網收費,隨著聯網範圍的擴大,不同車型的收費差額也越來越高,司機利用現有收費系統的漏洞通過中途換卡進行逃費的問題將越來越突出,利用車牌識別技術是解決此類問題的根本方法。

          --計算車輛旅行時間

          在交通管理系統中可以将车辆在某条道路的平均旅行时间作为判断该道路拥堵状况的一个参数。安装车牌识别设备于道路的起止点,识读所有通过车辆并将牌照号码传回交通指挥中心,指挥中心的管理系統根据这些结果就可计算出车辆平均旅行时间。

          --牌照號碼自動登記

          交通监管部门每天都要处理大量的违章车辆图片,一般由人工辨识车牌号码再输入管理系統,这种方式工作量大、容易疲劳误判。采用自动识别可以减少工作强度能够大幅度提高处理速度和效率。这种功能可用于电子警察系统、道路監控系统等。

          车牌识别停车场管理系統将摄像机在入口拍摄的车辆车牌号码图象自动识别并转换成数字信号。做到一卡一车,车牌识别的优势在于可以把卡和车对应起来,使管理提高一个档次,卡和车的对应的优点在于长租卡须和车配合使用,杜绝一卡多车使用的漏洞,提高物业管理的效益;同时自动比对进出车辆,防止偷盗事件的发生。升级后的摄像系统可以采集更清晰的图片,作为档案保存,可以为一些纠纷提供有力的证据。 方便了管理人员在车辆出场时进行比对,大大增强了系统的安全性。

          汽車牌照自動識別技術是一項利用車輛的動態視頻或靜態圖像進行牌照號碼、牌照顔色自動識別的模式識別技術。通過對圖像的采集和處理,完成車牌自動識別功能,能從一幅圖像中自動提取車牌圖像,自動分割字符,進而對字符進行識別.其硬件基礎一般包括觸發設備(監測車輛是否進入視野)、攝像設備、照明設備、圖像采集設備、識別車牌號碼的處理機(如計算機)等。


          識別原理

          牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机)等,其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些車牌識別系統还具有通过视频图像判断是否有车的功能称之为视频車輛檢測。一个完整的車牌識別系統应包括車輛檢測、图像采集、车牌识别等几部分(如图1所示)。当車輛檢測部分检测到车辆到达时触发图像采集单元,采集当前的视频图像。车牌识别单元对图像进行处理,定位出牌照位置,再将牌照中的字符分割出来进行识别,然后组成牌照号码输出。


          車輛檢測

          車輛檢測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。

          系统进行视频車輛檢測,需要具备很高的处理速度并采用优秀的算法,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,影响系统識別率。因此,将视频車輛檢測与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。


          號碼識別

          爲了進行車牌識別,需要以下幾個基本的步驟:

          1) 牌照定位,定位图片中的牌照位置;

          2) 牌照字符分割,把牌照中的字符分割出来;

          3) 牌照字符识别,把分割好的字符进行识别,最终组成牌照号码。

          車牌識別過程中,牌照顔色的識別依據算法不同,可能在上述不同步驟實現,通常與車牌識別互相配合、互相驗證。

          1) 牌照定位

          自然環境下,汽車圖像背景複雜、光照不均勻,如何在自然背景中准確地確定牌照區域是整個識別過程的關鍵。首先對采集到的視頻圖像進行大範圍相關搜索,找到符合汽車牌照特征的若幹區域作爲候選區,然後對這些侯選區域做進一步分析、評判,最後選定一個最佳的區域作爲牌照區域,並將其從圖像中分離出來。

          2) 牌照字符分割

          完成牌照區域的定位後,再將牌照區域分割成單個字符,然後進行識別。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間或字符內的間隙處取得局部最小值的附近,並且這個位置應滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對複雜環境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。

          3) 牌照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,选择最佳匹配作为结果。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。

          实际应用中,車牌識別系統的識別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、假牌照等等;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識別率,也正是車牌識別系統的困难和挑战所在。为了提高識別率,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,使采集到的图像最利于识别。


          技術路線

          采用计算机视觉技术识别车牌的流程通常都包括车辆图像采集,车牌定位,字符分割,光学字符识别,输出识别结果5个步骤。车辆图像的采集方式决定了车牌识别的技術路線。国际ITS通行的两条主流技術路線是自然光和红外光图像采集识别。自然光和红外光不会对人体产生不良的心理影响,也不会对环境产生新的电子污染,属于绿色环保技术。

          自然光路线是指白天利用自然光线,夜间采用辅助照明光源,用彩色摄像机采集车辆真彩色图像,用彩色图像分析处理方法识别车牌。自然光真彩色识别技術路線,与人眼感光习惯一致,并且,真彩色图像能够反映车辆 应用及其周围环境真实的图像信息,不仅可以用来识别车牌照,而且可以用来识别车牌照颜色、车流量、车型、车颜色等车辆特征。用一个摄像机采集的图像,同时实现所有前端基本视频信息采集、识别和人工辅助图像取证判别,可以前瞻性的为未来的智能交通系统工程预留接口。

          紅外光路線是指利用車牌反光和紅外光的光學特性,用紅外攝像機采集車輛灰度圖像,由于紅外特性,車輛圖像上幾乎只能看見車牌,然後用黑白圖像處理方法識別車牌。950nm的紅外照明裝置可抓拍到很好的反光車牌照圖像。因紅外光是不可見光,它不會對駕駛員産生視覺影響。另外,紅外照明裝置提供的是不變的光,所抓拍的圖像都是一樣的,不論是在一天中最明亮的時候,還是在一天中最暗的時候。唯一的例外是在白天,有時會看到一些牌照周圍的細節,這是因爲晴朗天氣時太陽光的外光波的影響。采用紅外燈的缺點就是所捕獲的車牌照圖像不是彩色的,不能獲取整車圖像,並且嚴重依賴車牌反光材料。


          技術特點

          車牌識別技術是現代智能交通系統重要組成部分,其應用十分廣泛。它以計算機視覺處理、數字圖像處理、模式識別等技術爲基礎,對攝像機所拍攝的車輛圖像或者視頻圖像進行處理分析,得到每輛車的車牌號碼,從而完成識別過程。通過一些後續處理技術其可以實現停車場出入口收費管理、盜搶車輛管理、高速公路超速自動化管理、闖紅燈電子警察、公路收費管理等等功能。對于維護交通安全和城市治安,防止交通堵塞,實現交通全自動化管理有著現實的意義。

          我國標准汽車牌照是由漢字、英文字母和阿拉伯數字組成,漢字識別與字母和數字的識別有很大的區別,漢字的識別增加了識別的難度;我國汽車車牌的懸挂位置不統一;其他國家的汽車牌照格式(如汽車牌照的尺寸大小,牌照上字符的排列等)通常只有一種,而我國則根據不同車輛、車型、用途規定了多種牌照格式,分爲普通車轎車、使館車、警車、軍車等,並且通常汽車牌照中也分大車和小車;

          我國汽車牌照的底色和字符顔色有多種組合,我們日常生活中常見的有藍底白字車牌、黃底黑字車牌、以及白底黑字車牌等等。


          體系結構

          一个車牌識別系統的基本硬件配置是由摄像机、主控机、采集卡、照明装置组成。而软件是由一个具有车牌识别功能的图像分析和处理软件,以及一个满足具体应用需求的後台管理软件组成。

          車牌識別系統于是出现了两种产品形式,一种是软硬件一体,或者用硬件实现识别功能模块,形成一个全硬件的车牌识别器,例如DSP。另外一种形式是开放式的软、硬件体系,即硬件采用标准工业产品,软件作为嵌入式软件。两种产品形式各有优缺点。开放式体系的优点是由于硬件采用标准工业产品,运行维护容易掌握,备品备件采购可以从任何一家产商获得,不用担心因为一家产商倒闭或供货不足而出现产品永久失效或采购困难。而软硬件一体式产品,对于使用者操作产品时更易操作及控制。对于后期的维护调试也更易于掌握。


          觸發方式

          車牌識別系統有两种觸發方式,一种是外设触发,另一种是视频触发。

          外设触发工作方式是指采用线圈、红外或其他检测器检测车辆通过信号,車牌識別系統接受到车辆触发信号后,采集车辆图像,自动识别车牌,以及进行后续处理。

          视频觸發方式是指車牌識別系統采用动态运动目标序列图像分析处理技术,实时检测车道上车辆移动状况,发现车辆通过时捕捉车辆图像,识别车牌照,并进行后续处理。视频觸發方式不需借助线圈、红外或其他硬件車輛檢測器。

          1)間接法:指通過識別安裝在汽車上的IC卡或條形碼中所存儲的車牌的信息來識別車牌及相關信息。IC卡技術識別准確度高,運行可靠,可以全天候作業,但它整套裝置價格昂貴,硬件設備十分複雜,不適用于異地作業;條形碼技術具有識別速度快、准確度高、可靠性強以及成本較低等優點,但是對于掃描器要求很高。此外,二者都需要制定出全國統一的標准,並且無法核對車、條形碼是否相符,也是技術上存在的缺點,這給在短時間內推廣造成困難。

          2)直接法:基于圖像的車牌識別技術屬于直接法,是一種無源型汽車牌照智能識別方法,能夠在無任何專用發送車牌信號的車載發射設備情況下,對運動狀態車輛或靜止狀態車輛的車牌號碼進行非接觸性信息采集並實時智能識別。與間接法識別系統相比,首先,這種系統節省了設備安置及大量資金,從而提高了經濟效益;其次,由于采用了先進的計算機應用技術,所以可提高識別速度,較好地解決實時性問題;再次,它是根據圖像進行識別,所以通過人的參與可以解決系統中的識別錯誤,而其他方法是難以與人交互的。

          直接法一般有圖像處理技術,傳統模式識別技術及人工神經網絡技術。

          1)圖像處理技術:運用圖像處理技術解決汽車牌照識別的研究最早始于80年代,但國內外均只是就車牌識別中的某一個具體問題進行討論,並且通常僅采用簡單的圖像處理技術來解決,並沒有形成完整的系統體系,識別過程是使用工業電視攝像機拍下汽車的工前方圖像,然後交給計算機進行簡單的處理,並且最終仍需要人工幹預,例如車輛牌照中省份漢字的識別問題,1985年有人利用常見的圖像處理技木方法提出漢字識別的分類是在抽取漢字特征的基礎上進行的,根據漢字的投影直方圖選取浮動閉值,抽取漢字在豎直方向的峰值,利用樹形查表法進行漢字的粗分類;然後根據漢字在水平方向的投影直方圖,選取適當閉值,進行量化處理後,形成一個變長鏈碼,再用動態規劃法,求出與標准模式鏈碼的最小距離,實現細分米完成漢字省名的自動識別。

          2)傳統模式識別技術。傳統模式識別技術指結構特征法,統計特征法等。90年代,由于計算機視覺技術的發展,開始出現汽車牌照識別的系統化研究。1990年AS.Johnson等運用計算機視覺技術和圖像處理技術實現了車輛牌照的自動識別系統。該系統分爲圖像分割、特征提取和模板構造、字符識別等三個部分。利用不同閩值對應的直方圖不同,經過大量統計實驗確定出車牌位置的圖像直方圖的閩值範圍,從而根據特定閩值對應的直方圖分割出車牌,再利用預先設置的標准字符模板進行模式匹配識別出字符。

          3)人工神經網絡技術。近幾年來,計算機及相關技術發達的一些國家開始探討用人工神經網絡技術解決車牌自動識別問題,例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地運用了BAM神經網絡方法對車牌上的字符進行自動識別,BAM神經網絡是由相同神經元構成的雙向聯想式單層網絡,每一個字符模板對應著唯一個BAM矩陣,通過與車牌上的字符比較,識別出正確的車牌號碼。

          這種采用BAM神經網絡方法的缺點是無映解決識別系統存儲容量和處理速度相矛盾的問題。


          技術指標

          从技术上评价一个車牌識別系統,有三个指标,即識別率、識別速度和後台管理系統。当然,前提是系统要能够稳定可靠的运行。


          識別率

          一个車牌識別系統是否实用,最重要的指标是識別率。国际交通技术作过专门的識別率指标论述,要求是24小时全天候全牌正确識別率85%~95%。

          为了测试一个車牌識別系統識別率,需要将该系统安装在一个实际应用环境中,全天候运行24小时以上,采集至少1000辆自然车流通行时的车牌照进行识别,并且需要将车辆牌照图像和识别结果存储下来,以便调取查看。然后,还需要得到实际通过的车辆图像以及正确的人工识别结果。之后便可以统计出以下識別率:

          1、自然交通流量的識別率=全牌正确识别总数/实际通过的车辆总数

          2、可識別車牌照的百分率=人工正確讀取的車牌照總數/實際通過的車輛總數

          3、可识别全牌正确識別率=全牌正确识别的车牌照总数/人工读取的车牌照总数这三个指标决定了車牌識別系統的識別率,诸如可信度、误识率等都是车牌识别过程中的中间结果。


          識別速度

          識別速度决定了一个車牌識別系統是否能够满足实时实际应用的要求。一个識別率很高的系统,如果需要几秒钟,甚至几分钟才能识别出结果,那么这个系统就会因为满足不了实际应用中的实时要求而毫无实用意义。例如,在高速公路收费中车牌识别应用的作用之一是减少通行时间,速度是这一类应用里减少通行时间、避免车道堵车的有力保障。

          国际交通技术提出的識別速度是1秒以内,越快越好。


          後台管理

          一个車牌識別系統的後台管理体系,决定了这个車牌識別系統是否好用。必须清楚地认识到重要的一点是識別率达到100%是不可能的,因为车牌照污损、模糊、遮挡,或者天气也许很糟(下雪﹑冰雹﹑大雾等等)。後台管理体系的功能应该包括:

          1、識別結果和車輛圖像數據的可靠存儲,當多功能的系統操作使得網絡出差錯時能保護圖像數據不會丟失,同時便于事後人工排查;

          2、有效的自動比對和查詢技術,被識別的車牌照號碼要同數據庫中成千上萬的車牌號碼自動比對和提示報警,如果車牌照號碼沒有被正確讀取時就要采用模糊查詢技術才能得出相對"最佳"的比對結果;

          3、一个好的車牌識別系統对于联网运行,还需要提供实时通信、网络安全、远程维护、动态数据交换、数据库自动更新、硬件参数设置、系统故障诊断。

          選購准則


          重視穩定度

          隨著産品算法與業者的技術提升,整合早就不是重要的話題,現階段最需要注意的重點反而是"穩定度"。穩定度的定義是:在一個既定的車速範圍內,不會讓必須達到的准確度,因外在環境影響而産生過大的誤差。

          例如一個車牌系統在白天有90%以上的准確度,到了傍晚就降到80%,夜間又降到70%,這種不穩定的系統,比起全天候平均擁有70%准確度的車牌辨識系統更難于整合。因爲使用者會認爲,既然白天的辨識率有90%,那全天候的准確率都要達到90%才合理,這樣的規格還不包括奇怪的環境幹擾(暴雨襲擊、冰雹、濃霧區段等),與架設環境限制(高度限制、風大搖晃限制、不容易遭受人爲破壞等)。


          産品確實實測

          幾乎每家都宣稱擁有高辨識率,但爲了避免事後因爲雙方對産品認知有差異,而將運作不良的責任互相推托,用戶在采購車牌辨識系統時,不妨要求實地測試,而且測試時間最好超過兩個禮拜,比較能判斷辨識結果是否"言過其實"。因爲台灣是一個多變的環境,兩個禮拜應該可以對于場域可能影響辨識率的情形,大約掌握了八成,如果只是測一天、甚至幾個小時,是無法了解的。

          另外,車牌辨識既然是"系統",當中軟硬件架構的好壞,當然會影響"呈現的結果"。至于什麽樣的軟件跟硬件,適合什麽樣的環境,這就必須因環境而異,因爲不同的應用環境,對于辨識率的要求未必相同,而這就必須靠經驗累積。

          盡管市場上有林林總總的車牌辨識系統,用對産品與架構,可以省去很多的冤枉錢跟時間,但更重要的是,工程商與系統整合商需要多方配合及了解,而不是一味的只看重某廠牌比較好、比較便宜,凡事貨比三家不吃虧。

          此外,車牌辨識系統能否發揮最大效用,除了軟件技術之外,與攝影機及現場施工能力,也有很大的關系。使用者可要求廠商至現場勘查後,提出建置規劃方案,先評估應該架設的地點、攝影機架設角度、是否需要架設輔助光源等,再提出報價,藉由這些動作,除了得以事先評估業者的能力,用戶本身也可以達到産品學習及教育訓練,日後管理時,會更清楚知道該産品的使用限制及相關因應措施。


          應用優勢

          车牌自动识别系统在停车场中能够起到很大的作用,有助于推动停车场收入,特别是对丁一些机动型用户来说,能够随时释放山停车位,加大停车的梳动量。基丁停车场的车牌自动识别系统是一个基于视频監控和門禁系統合二为一的平台。该平台不仅允许终端用户查看视频信息,也可以让他们拉制摄像头,让系统抓拍到车牌信息后方可进入停车,停车费用明细可Web访问获取信息。

          此外,车牌自动识别系统还是一个非常注重环保的管理系統,无纸票、无卡片,纯粹使用车牌识别,人力和设备成本都大大减少了。无票停车系统提供了一个完整的友好的用户体验方式,不再使用停车票据,也避免了出入口交通阻塞的可能。这种商业模式正在由解決方案提供商向大中型停车场所提供。停车场管理人员可实行外聘制,所需缴纳的管理费技照收入的百分比进行交换。一旦车牌自动识别系统能够普及,成本将不会是压力。

           

           

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