車牌識(shí)別管理系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)型 既有固定車輛停放，又有臨時(shí)車輛停放，根據(jù)停放車輛、車型等對(duì)車輛進(jìn)行收費(fèi)，可選擇標(biāo)準(zhǔn)型停車場(chǎng)智能停車場(chǎng)

復(fù)雜停車場(chǎng)管理 可很好解決大型的、多出入的、出距離很遠(yuǎn)的、大套小的、多種收費(fèi)方式的非常復(fù)雜的停車場(chǎng)管理。
紅綠燈控制系統(tǒng) 對(duì)于進(jìn)出口車輛均為一條通行車道的情況，尤其是彎道，為了防止車輛進(jìn)出的沖突，采用紅綠燈控制系統(tǒng)。
自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng) 無需，當(dāng)車輛駛?cè)霐z像機(jī)識(shí)別區(qū)域時(shí)即可被抓拍，系統(tǒng)提取拍到的號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字格式與系統(tǒng)登記的進(jìn)行對(duì)比確認(rèn)，確認(rèn)后自動(dòng)放行

技術(shù)指標(biāo)
從技術(shù)上評(píng)價(jià)一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)，有三個(gè)指標(biāo)，即識(shí)別率、識(shí)別速度和后臺(tái)管理系統(tǒng)。當(dāng)然，前提是系統(tǒng)要能夠穩(wěn)定可靠的運(yùn)行。

車牌識(shí)別產(chǎn)品性能優(yōu)勢(shì)：
1、優(yōu)化的嵌入式算法：綜合識(shí)別率99.5%。
2、視頻流識(shí)別優(yōu)化處理：程度的識(shí)別準(zhǔn)確度。
3、的成像自動(dòng)控制：自動(dòng)跟蹤光線變化，有效抑制順光和逆光；夜間抑制汽車大燈補(bǔ)光燈基于圖像分析算法進(jìn)行控制，避免了傳統(tǒng)基于光敏電阻補(bǔ)光的不穩(wěn)定性。
4、可以脫機(jī)運(yùn)行。
5、產(chǎn)品穩(wěn)定：的硬件架構(gòu)和穩(wěn)定的算法

車牌識(shí)別系統(tǒng)的工作原理是怎么樣呢？
近年來隨著社會(huì)的發(fā)展、汽車數(shù)量逞幾何倍增，對(duì)于交通的管理、車輛的停車管理還有收費(fèi)的管理要求也隨著汽車數(shù)量的增加而要求更高。

作為全新技術(shù)算法識(shí)別的一種模式，在智能化的交通領(lǐng)域可以得到廣泛的應(yīng)用。
完整的車牌識(shí)別系統(tǒng)它包括：圖像抓拍、車牌識(shí)別、車輛檢測(cè)、數(shù)據(jù)傳輸?shù)葞拙植拷M成。車牌識(shí)別系統(tǒng)也包括字符算法、定位算法、和光學(xué)字符算法等。當(dāng)車輛檢測(cè)局部信息時(shí)觸發(fā)圖像采集單元進(jìn)行采集。系統(tǒng)的采集單元會(huì)自動(dòng)的對(duì)圖像影像進(jìn)行預(yù)處理，完夠定位出車輛的位置，然而再把識(shí)別出來的字符進(jìn)行分割再進(jìn)行對(duì)比，然而組成號(hào)的輸出。能識(shí)別輸出步驟通常會(huì)有以下幾點(diǎn)：
車輛檢測(cè)：可采用地線圈檢測(cè)、檢測(cè)技術(shù)、紅外檢測(cè)、視頻檢測(cè)等多種方式感知車輛的經(jīng)過，而且還觸發(fā)攝像機(jī)對(duì)車輛進(jìn)行抓拍采集。
圖像采集：經(jīng)過攝像抓拍主機(jī)對(duì)通行車輛實(shí)時(shí)采集、不連續(xù)記載。
預(yù)處置：自動(dòng)曝光、自動(dòng)白均衡、噪聲過濾以及邊緣加強(qiáng)、伽馬校正、比照度調(diào)整等。
定位：在經(jīng)過圖像預(yù)處置之后對(duì)圖像進(jìn)行行列掃描確定區(qū)域位置。
字符的分割：在圖像中定位出車輛的所在區(qū)域后，經(jīng)過第二值化和灰度化的處理能夠準(zhǔn)確定位到字符區(qū)域，然后依據(jù)字符尺寸特征來進(jìn)行字符分割。
字符辨認(rèn)：對(duì)分割后的字符縮放、特征提取，與字符數(shù)據(jù)庫模板中的規(guī)范字符表達(dá)方式停止匹配判別。
結(jié)果輸出：將辨認(rèn)的結(jié)果以文本格式輸出。

車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率還與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。牌照質(zhì)量會(huì)受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；實(shí)際拍攝過程也會(huì)受到環(huán)境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌識(shí)別的識(shí)別率，也正是車牌識(shí)別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識(shí)別率，除了不斷地完善識(shí)別算法還應(yīng)該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像利于識(shí)別。