车牌识别系统解决方案教学内容.docx

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1、车牌识别系统解决方案精品文档车牌识别系统解决方案一、用户需求分析  在现代化停车场管理中，涉及到各方面的管理，其中车辆的管理是一个重要的方面。尤其是对特殊停车场、大院及政府机关、小区而言，要求对各种车辆实时地进行严格的管理，对其出入的时间进行严格的监视，并对各类车辆进行登记（包括内部车辆和外部车辆）和识别。对大规模的场区中，各种出入的车辆较多，如每辆车都要进行人工判断，既费时，又不利于管理和查询，保卫工作比较困难，效率低下。为了改善这种与现代化停车场、大院及政府机关、小区等不相称的管理模式，需要尽快实现车辆管理工作的自动化、智能化，并以计算机网络的形

2、式进行管理，对所有出入口的车辆进行有效地、准确地监测和管理。要求系统提供相应的应用软件，实现营区管理的高效率、智能化。 该系统是利用视频流的车牌自动识别算法，或者地感触发，对车辆进行抓拍、号牌识别，当车辆进入小区入口时，车牌自动识别算法自动抓拍车辆照片并识别车牌号码，将车牌号码，颜色，车牌特征数据，入场时间信息等传记录下来，车辆可无障碍出入停车场，为用户提供了一种崭新的服务模式。 系统自动识别进入小区车辆的号码和车牌特征，验证用户的合法身份，自动比对黑名单库，自动报警，并可对整个停车场情况进行监控和管理，包括出入口管理，内部管理，采集，存储数据和系统

3、工作状态，以便管理员进行监控，维护，统计，查询和打印报表等工作。车辆出入小区，完全处于系统监控之下，使小区的出入，收费，防盗，车位管理完全智能化、自动化并具有方便快捷，安全可靠的优点． 其主要特点如下：  识别系统对环境的依赖性降低至最低程度，可实现全天候正常工作，且识别率保持较高水平。基于LPR识别系统提高了识别的速度和准确性。收集于网络，如有侵权请联系管理员删除精品文档可识别的最小号牌宽度为80个像素适应复杂的气候及光照条件，如阴天、雨天、晚上仍可保证高识别率。适应高速大流量，车速在20km/h，单车道流量为30辆/分钟时仍可保证高识别率(>98

4、%)。实现对视频图像的逐帧处理，视频流触发，不用埋设地感线圈（双通道），避免破坏路面。工程安装简便、运行稳定，不干扰用户已有系。具有极高的处理能力，对车辆行进过程中所有图像都进行识别和处理，不依赖于单张图片，有效提高设备对复杂环境的适应能力 1.1、对不同光照的适应能力 在工程现场环境比较复杂，例如：烟雾、雨雪、日光不同角度的照射、车灯以及大型广告牌等都有可能对识别系统造成干扰，特别是采用外触发方式的识别设备，其识别率严重依赖于所抓拍的图片，当抓拍的瞬间，车辆牌照处在受干扰位置，会造成误识别。  我公司的车牌识别算法对视频图像进行逐帧实时处理，车辆在

5、运动过程中，角度、光照是不断变化的，总会在某些时刻车牌是清晰的，一定会采集到一些车牌清晰的视频帧用于分析和识别，因此我公司的车牌识别设备对光线、气候的抗干扰能力极强。 1.2、对闯关车辆和超低速行驶车辆的适应能力 由于采用高速算法平台，适应时速20公里/小时的车速，使得车辆在超高速（闯关冲卡车辆）行驶或超低速行驶时都能准确识别车牌号码抓拍图片，避免了因高速车辆通行路口无法捕获的现象发生。 二、系统结构、技术指标  2.1、系统工作流程收集于网络，如有侵权请联系管理员删除精品文档入口部分 说明如下： 车辆达到小区入口摄像机识别区域，自动识别车辆车牌号码

6、，并对车辆类型做出判断。 内部车：自动开闸放行/手工开闸放行可选，车辆进入信息及图片保存数据库。临时车：自动开闸放行/手工开闸放行可选，计时并保存入口抓拍图片到数据库。无法确认车辆：可手动放行，可手工输入车牌号码，手工修改车牌号码，记录数据库。  收集于网络，如有侵权请联系管理员删除精品文档出口部分 说明如下：  收集于网络，如有侵权请联系管理员删除精品文档车辆达到小区入口摄像机识别区域，自动识别车辆车牌号码，并对车辆类型做出判断。内部车：自动开闸放行/手工开闸放行可选，车辆进入信息及图片保存数据库。  临时车：自动开闸放行/手工开闸放行可选，计时并

7、保存入口抓拍图片到数据库。如收费，按临时车收费标准收费，一般选择手工放行。无法确认车辆：可手动放行，手工输入车牌号码，记录数据库，并产生正确的费用。 2.2、车牌识别系统安装图示 每个出入口架设一个高度为2.0-2.8米的摄像机立柱，立柱安装车牌识别专用摄像机，摄像机镜头指向车道地感处约4.0-4.5米的地面处对准车牌。  具体安装位置如下图所示。设备安装图1 收集于网络，如有侵权请联系管理员删除精品文档 设备安装三维示意图具体的施工要求，根据现场情况另做详图。不同的施工尺寸，选择不同的焦距镜头。 2.3、识别系统技术指标  收集于网络，如有侵权

8、请联系管理员删除精品文档在正常城市车牌清洁程度情况下，行驶车牌无遮挡，平均字母和数字识别率可达到99%以上，