隨著城鎮(zhèn)化加速和人民生活水平的提高，小車加速普及，車位一位難求成為常態(tài)，停車場(chǎng)管理也面臨全新難題：不僅大型商業(yè)停車場(chǎng)面臨快速進(jìn)場(chǎng)和收費(fèi)難問(wèn)題，普通小區(qū)也面臨越來(lái)越多的臨時(shí)車輛，也需要對(duì)臨時(shí)車輛進(jìn)行收費(fèi)管理，以提高利用效率。作為迎來(lái)送往的停車場(chǎng)扮演著更加重要的窗口角色。目前市面上停車場(chǎng)管理有傳統(tǒng)型的吐票、吐卡系統(tǒng)、近年車牌識(shí)別系統(tǒng)卻異軍突起，這主要是因?yàn)橥缕薄⑼驴ㄍ＼噲?chǎng)存在如下問(wèn)題：

1.進(jìn)出場(chǎng)效率低下：固定車要讀卡，臨時(shí)車要取票、取卡，效率低下；

2.臨時(shí)車收費(fèi)存在極多人為因素導(dǎo)致大量款流失，流失率達(dá)15%-50%；

3.管理難度大，只要卡票損壞或丟失，交替使用，必須投入力去彌補(bǔ)收費(fèi)洞，但又收效甚微。耗材投入大、維護(hù)量大；

4.不便捷，不人性化，遇雨天或者車沒(méi)有停到位都非常不方便，要是遇到滑坡將導(dǎo)致嚴(yán)重安全隱患；

5.管理不上檔次，用戶體驗(yàn)差，形象不好，作為迎來(lái)送往的停車場(chǎng)沒(méi)有扮演著正面的窗口角色。

對(duì)不同光照的適應(yīng)能力

    在工程現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境比較復(fù)雜，例如：煙霧、雨雪、日光不同角度的照射、車燈以及大型廣告牌等都有可能對(duì)識(shí)別設(shè)備造成干擾，特別是采用外觸發(fā)方式的識(shí)別設(shè)備，其識(shí)別率嚴(yán)重依賴于所抓拍的圖片，當(dāng)抓拍的瞬間，車號(hào)處在受干擾位置，會(huì)造成誤識(shí)別。

    我公司的車號(hào)識(shí)別設(shè)備對(duì)視頻圖像進(jìn)行逐幀實(shí)時(shí)處理，車輛在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中，角度、光照是不斷變化的，總會(huì)在某些時(shí)刻車號(hào)是清晰的，一定會(huì)采集到一些車號(hào)清晰的視頻幀用于分析和識(shí)別，因此我公司的車號(hào)識(shí)別設(shè)備對(duì)光線、氣候的抗干擾能力極強(qiáng)。

    對(duì)自然環(huán)境的適應(yīng)能力

    溫度的適應(yīng)能力

    為適應(yīng)環(huán)境溫度的變化，本產(chǎn)品采用了寬溫度范圍的器件，并進(jìn)行了大范圍溫度變化的實(shí)際測(cè)試，wq可以滿足較大環(huán)境溫度變化（-40℃~70℃）范圍的應(yīng)用。對(duì)于環(huán)境溫度變化更大的地區(qū)，產(chǎn)品對(duì)內(nèi)部溫度采取半導(dǎo)體溫度調(diào)節(jié)技術(shù)加以調(diào)整，可滿足溫度變化范圍非常大地區(qū)的應(yīng)用。同時(shí)具有很好的防雨、雪和高濕能力。

為了進(jìn)行車牌識(shí)別，需要以下幾個(gè)基本的步驟：

　　1) 牌照定位，定位圖片中的牌照位置；

　　2) 牌照字符分割，把牌照中的字符分割出來(lái)；

　　3) 牌照字符識(shí)別，把分割好的字符進(jìn)行識(shí)別，最終組成牌照號(hào)碼。

　　車牌識(shí)別過(guò)程中，牌照顏色的識(shí)別依據(jù)算法不同，可能在上述不同步驟實(shí)現(xiàn)，通常與車牌識(shí)別互相配合、互相驗(yàn)證。

1) 牌照定位

　　自然環(huán)境下，汽車圖像背景復(fù)雜、光照不均勻，如何在自然背景中準(zhǔn)確地確定牌照區(qū)域是整個(gè)識(shí)別過(guò)程的關(guān)鍵。首先對(duì)采集到的視頻圖像進(jìn)行大范圍相關(guān)搜索，找到符合汽車牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對(duì)這些侯選區(qū)域做進(jìn)一步分析、評(píng)判，{zh1}選定一個(gè)區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖像中分離出來(lái)。

　　2) 牌照字符分割

　　完成牌照區(qū)域的定位后，再將牌照區(qū)域分割成單個(gè)字符，然后進(jìn)行識(shí)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(nèi)的間隙處取得局部值的附近，并且這個(gè)位置應(yīng)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(duì)復(fù)雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。

　　3) 牌照字符識(shí)別方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。基于模板匹配算法首先將分割后的字符二值化并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫(kù)中模板的大小，然后與所有的模板進(jìn)行匹配，選擇匹配作為結(jié)果。基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對(duì)字符進(jìn)行特征提取，然后用所獲得特征來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器；另一種方法是直接把圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，由網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)特征提取直至識(shí)別出結(jié)果。