车牌识别系统方案书(伊兰度)..doc

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1、伊兰度车牌自动识别系统方案书成都伊兰度科技有限公司16伊兰度车牌识别亮点：1、硬件识别：即在摄像机里面就完全识别了再将识别到车牌信息的传到软件进行比对分析；2、数字网络摄像一体式机：即摄像机和硬识别模块组合在一起，安装维护方便；3、包月车可脱机使用：里面有存储芯片，可将包月车的信息下传至一体机当中，无需电脑非常方便，尤其方便没有临时车的单位或小区；4、识别率高：我公司研发的车牌识别系统识别率高达99%以上；5、虚拟地感：不用切地感而通过软件虚拟一个地感线圈即可达到真实地感的效果，大大减少施工难度。伊兰度车牌识别优势对比：伊兰度普通厂家识别原理·数字摄像机硬件识别（

2、俗称硬识别），·视频流动态逐帧多次识别，故再差的环境也能识别；·网络摄像机利用现有网络布线方便。·通过软件单张图片识别（俗称软识别）·一般为压地感方式抓拍图片识别，受环境影响较大，夜间雨天特别明显·需布专线比较麻烦脱机功能包月车可脱机使用，里面有存储芯片，可将包月车的信息下传至一体机当中，无需电脑非常方便，尤其方便没有临时车的单位或小区；没有此功能，需打开电脑才能工作触发方式可无需触发，自动识别动视频也可压地感触发，红外触发，同时支持虚拟压地感触发。一般为压地感或红外触发识别率大于99％一般9０％左右误别图像分辩率可高达1280*720，抓拍整个车子的全景图，清晰

3、度更高。一般小于420＊３１５，只可拍车头部份同一通道支持的识别路数同一通道可支持４个摄像机都时识别，特殊情况更得心应手。一般为单路或双路识别，遇到车道不直，右左都有进车时，会很难理识别区域调整摄像机上下左右角度可随意调整甚至摄像机倾斜都可以识别车牌。采用拍照方式识别，识别区域不可调整车牌识别广度不仅适用于普通蓝牌车，对于货车、新式军车、武警车都有很好的识别效果。一般只能识别普通车，对大货车，武警车较难识别第一章背景随着我国机动车增长速度的加快，停车场管理系统已经被广泛的应用起来，使车辆管理更加科学化，正规化。经过几年的推广应用，在广泛使用的同时，也发现了一些弊端

4、和漏洞16一、月租卡与车无法准确对应，无法实现真正的一车一卡   现有系统，当月租用户刷卡出入车场时，无法自动判定该卡是否对应该车，这样就造成了，用户卡片随意互借，丢失计时卡，车辆数目不准确，用不法手段获取他人月租卡进行高档车辆盗窃的严重安全隐患。二、临时卡无法自动录入车牌现有系统，当临时卡用户进入车场时，无法自动在数据库中存储牌照号，这样在查询停车场中某辆临时停放车辆的进出情况时，会变得非常麻烦，无法快速查找。需要依次调取所有进入车辆图片进行人工辨别。同时也无法对离场临停车辆进行车牌和卡片的双重验证，同样也存在安全隐患。三、车辆进出效率低下。   现在小区规模越

5、来越大，业主车辆越来越多，在经过停车场管理系统刷卡验证时，经常会出现业主找卡，忘记带卡，刷卡时无法靠边的情况，这样就严重影响了通行速度，造成车辆拥堵。在上下班高峰期的时候这种情况尤其严重。针对以上的系统弊端和漏洞，我公司通过多年的技术研发和验证测试，推出了目前最先进的车牌自动识别系统，作为停车场系统的子系统，通过计算机的图像处理自动识别记录车牌，辨别同一车牌的车辆出入场时是否一致，是目前识别速度最快的硬件车牌识别系统。其软件模块可以嵌入到停车场系统软件中，配合硬件共同实现车牌自动识别功能，使停车场系统更加完善精确。在智能交通系统中，车牌自动识别系统是一个非常重要的

6、发展方向，车牌自动识别系统正是在这种应用背景下研制出来的能够自动实时地检测车辆经过和识别汽车牌照的智能交通管理系统。第一章关于车牌识别技术车牌识别技术（LicensePlateRecognition，LPR）以计算机技术、图像处理技术、模糊识别为基础，建立车辆的特征模型，识别车辆特征，如车牌、车型、颜色等。它是一个以特定目标为对象的专用计算机视觉系统，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别，它运用先进的图像处理、模式识别和人工智能技术，对采集到的图像信息进行处理，能够实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符，并直接给出识别结果，使得

7、车辆的电脑化监控和管理成为现实。16我公司识别核心汲取了国外及目前车牌识别算法的精华，并在此在基础上作了优化和改进，使得定位及识别的速度及准确性得到了很大的提升，特别是对光照的要求，因为过多地依赖环境无疑对安装及推广应用形成了障碍。由于安装位置的不固定性，车牌的反光，逆光，背光等因素将直接影响车牌的识别，改进过的算法对以上车牌的识别得到了很大提升。       我公司车牌自动识别系统采用视频流的方式采集车辆信息，无需触发，时刻在抓取识别区域内的车辆信息。识别快速，抓取率99%以上。使用的专门定做的车牌识别摄像机，具有自动补光和强光抑制的功能，具有储存功能（有储存芯

8、片），同时