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车牌自动识别在停车场系统中常用的三种主要模式对比与分析
目前车牌自动识别在停车场系统中应用越来越广泛，车牌自动识别是利用采集车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色的自动模式识别技术。一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分。车牌自动识别系统技术的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。当车辆检测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，定位出车牌位置，停车场系统，再将车牌中的字符分割出来进行识别，后组成车牌号码输出。 目前采用的车牌识别在停车场管理系统中的应用模式主要有三种：视频识别模式、地感线圈识别模式、视频＋地感识别模式。 一、视频识别模式 视频触发优势是不用安装地感线圈，工程量小。当车辆进入进入视频识别区域时，相机自动通过车辆的动态图像识别车牌信息，同时提供模拟触发识别。缺点是针对无牌车无法输出图像，容易漏车。若未识别出车牌结果，可手动点击模拟触发进行识别。 二、地感线圈识别模式 地感线圈触发，一般情况下，在停车场道闸前10米左右的位置，会设有减速带，车辆通过减速带减速，为识别车牌留出时间，车辆进入识别区域，触发地感线圈，停车场系统 供应商，自动指挥相机进行抓拍，通过自字符检测，识别出车牌，道闸放行。地感线圈触发车牌识别优势在于触发率高、不易漏车，而且性能实用稳定，做停车场系统企业，针对无牌车能够输出图像记录。缺点是需要施工安装地感，工程量大。 三、视频＋地感识别模式 这种方式是前两种模式的升级版，视频加地感识别模式是通过视频识别方式进行识别，通过地感触发方式进行上传。相比较地感线圈识别和视频识别模式，视频＋地感识别模式能够提供更快的识别速度和更高的识别率。视频＋地感灵活切换的识别模式，是目前应用灵活性 识别模式，通过软件划定识别区域和输出区域，根据客户现场环境，自由设置车牌输出的位置，可以解决跟车被识别，火过早输出的问题。当无牌车行驶到输出区域，轻松记录无牌车信息。 尽管车牌识别在智能停车场系统的市场很庞大，但要在停车场收费系统占有一席之地一点都不容易，立足于企业本身，如果不能从同质化的停车场设备产品线中突围而出，或许进 服务市场是另外一个不错的选择，但智能停车场管理系统服务市场的前期投入与硬件市场不同，其前期投入大，盈利回收慢，也是所有的深圳停车场系统企业必须考虑到的风险。
——车辆出入管理
将车号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，车牌识别管理系统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。
——自动放行
将指定的牌照信息输入系统，系统自动地识读经过车辆的牌照并查询内部数据库。对于需要自动放行的车辆系统驱动电子门或栏杆机让其通过，对于其它车辆系统会给出警示，由值勤人员处理。可用于特殊单位（如军事管理区、保密单位、重点保护单位等）、路桥收费卡口、住宅区等。
从技术上评价一个车牌识别系统，有两个指标，即识别率、识别速度。当然，前提是系统要能够稳定可靠的运行。
识别率
一个车牌识别系统是否实用，重要的指标是识别率。国际交通技术作过专门的识别率指标论述，要求是24小时全天候全牌正确识别率85%～95%。
为了测试一个车牌识别系统识别率，什么是停车场系统，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，并且需要将车辆的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识别率：
1、自然交通流量的识别率=全牌正确识别总数/实际通过的车辆总数
2、可识别车牌照的百分率=人工正确读取的车牌照总数/实际通过的车辆总数
3、可识别全牌正确识别率=全牌正确识别的车牌照总数/人工读取的车牌照总数
这三个指标决定了车牌识别系统的识别率，诸如可信度、误识率等都是车牌识别过程中的中间结果。
识别速度
识别速度决定了一个车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。一个识别率很高的系统，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。
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