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一、系统说明：

1）车辆进入：

①、车辆驶入车牌摄像机抓拍区域，出入口挡车杆，触发地感线圈。

②、车牌识别系统自动抓拍车辆的的图像并识别出车牌识号，然后通过检索数据库得出车辆类别。

③、通过车牌号数据来判断是否内部车辆，做到道闸自动开启。外来车辆需人工确认。黑名单比对。

④、闸机放行，同时记下车辆进入时间。整个过程自动完成，无须工作人员干预。车辆一直处于行驶状态，无段暂停。

2）车辆离开：

①、车辆驶入车牌摄像机抓拍区域，触发地感线圈。

②、车牌识别系统自动抓拍车辆的的图像并识别出车牌识号，然后通过检索数据库得出车辆类别。

③、如果该车属内部车辆情况，闸机自动启竿放行。电脑调出该车入场时的抓拍图像，入场时间等

④、如果车辆被列入黑名单，不管是临时还是固定车辆，闸机不会打开，同时系统都会发出报警信号，通知工作人员注意。

⑤、车辆越过进出口，驶入离开停车场，系统记下车辆离开时间。

二、系统参数：

1、车牌自动识别系统（车牌捕获率＞99.9%)；

2、日间整牌识别率≥ 95%；

3、夜间整牌识别率在87～95%之间（与光照条件有关）；

4、允许车辆行驶速度：0～235公里/小时；

5、抓拍图片分辨率：768*576、720*576、704*576；

6、图像灰度等级：256级；

7、图像彩色等级：24位真彩色；

8、识别时间小于0.3秒/辆次 ；

9、平均无故障连续运行时间MTBF≥30000小时 ；

10、适应环境温度范围 ：-60℃－+70℃；工作湿度：0～95%

三、应用范围：港口、小区、收费站、企事业单位门口等'

为了进行车牌识别，需要以下几个基本的步骤：

　　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，较终组成牌照号码。

　　车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，龙亭区挡车杆，可能在上述不同步骤实现，挡车杆公司，通常与车牌识别互相配合、互相验证。

1) 牌照定位

　　自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，较后选定一个区域作为牌照区域，挡车器挡车杆，并将其从图像中分离出来。

　　2) 牌照字符分割

　　完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。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间或字符内的间隙处取得局部值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。

　　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。