我們介紹了一些關于道路大門的基本內容。今天，我們將介紹車牌識別系統。后期還有保安崗亭 ，陽光房、空降門、廣告門、伸縮門、門、鋁藝門、通道門.后期會陸續發給大家，迫不及待的可以去某寶店:，店主很熱情。好了，開始文本。

隨著時代的發展，智能車牌識別系統已廣泛應用于社區、購物中心、汽車站等停車場。智能車牌識別系統已成為當今社會智能交通管理的重要作用！

對大多數人來說，提到智能車牌識別系統已經是一種熟悉的停車場管理設備，其作用是為人們創造一個智能、方便、安全的停車環境。當然，智能車牌識別系統采用監控高清車牌識別攝像頭、自動快速提升桿門、電子語音集成顯示屏、數字車輛檢測器和照明設備，目的是實現車主進出停車場.

車牌識別系統(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 它是計算機視頻圖像識別技術在車輛牌照識別中的應用。車牌識別廣泛應用于高速公路車輛管理，電子收費（ETC）也是系統中的組合DSRC識別車輛身份的主要手段。

車牌識別技術要求從復雜背景中提取和識別運動中的車牌，通過車牌提取、圖像預處理、特征提取、車牌字符識別等技術識別車牌號碼、顏色等信息。目前較新技術水平為字母和數字識別率可達99.7%，漢字識別率可達99%。

在停車場管理中，車牌識別技術也是識別車輛身份的主要手段。深圳市局建設的停車場 車牌識別技術已成為車輛識別的主要手段。

車牌識別技術結合電子不停車收費系統（ETC）識別車輛，過往車輛通過十字路口無需停車，即可實現車輛身份自動識別、自動收費。在車場管理中，為了提高出入口車輛的交通效率，車牌識別正在改變進出停車場的管理模式，為不收取停車費的車輛（如月卡車和內部免費交通車輛）建立無人值守的快速通道。

中文名

車牌識別系統

外文名

Vehicle License Plate Recognition，VLPR

應 用

自動識別車牌

硬件配置

像機、主控機、采集卡

智能配置，無需取卡(無電腦)

系統簡介

編輯

車牌識別系統

車牌識別系統(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是指能夠檢測到被監控道路的車輛，并自動提取車牌信息(包括漢字字符、英文字母、 處理數字和牌照顏色的技術。車牌識別是現代智能交通系統的重要組成部分之一，應用廣泛。基于數字圖像處理、模式識別、計算機視覺等技術，分析攝像機拍攝的車輛圖像或視頻序列，獲得每輛車的唯一車牌號，完成識別過程。停車場收費管理、交通流量控制指標測量、車輛定位、車輛防盜、公路超速自動化監管、闖紅燈電子警察、公路收費站等功能可通過一些后續處理手段實現。維護交通安全和城市治安，防止交通堵塞，實現交通自動化管理具有現實意義。

車牌號是車輛唯一的身份標志，車牌自動識別技術可實現車輛身份自動登記驗證，技術已應用于公路收費、停車管理、稱重系統、交通誘導、交通執法、公路檢查、車輛調度、車輛檢測等場合。

以下列舉了幾種應用方法：

——監測報警

對于列入黑名單的車輛，如被通緝或掛失的車輛、欠費車輛、未經年檢的車輛、肇事逃逸和違章車輛，只需將車牌號碼輸入應用系統，車牌識別設備安裝在*的十字路口、十字路口或執法人員隨時攜帶，系統將閱讀所有車牌號碼，并與系統中的黑名單進行比較，一旦發現*車輛，立即發送報警信息。系統可全天不間斷工作，無疲勞，錯誤率極低；能適應高速行駛的車輛；能在不影響正常交通的情況下完成車輛行駛任務；司機在整個監控過程中不會意識到，保密性高。該系統的應用將大大提高執法效率。

——超速違章處罰

車牌識別技術與速度測量設備相結合，可用于車輛超速違規處罰，一般用于高速公路。具體應用是：在道路上設置速度監測點，捕捉超速車輛，識別車牌號碼，將非法車輛的車牌號碼和圖片發送到各出口；在各出口設置處罰點，用車牌識別設備識別車輛，并將車牌號碼與已收到的超速車輛號碼進行比較。一旦號碼相同，啟動警告設備，通知執法人員處理。與傳統的超速監測方法相比，該應用程序可以節省警察，降低執法人員的工作強度，安全、高效、隱藏，司機需要提醒自己不要超速，大大減少超速造成的事故。

——車輛進出管理

在出入口安裝車牌識別設備，記錄車輛的車牌號碼和進出時間，并與自動門和欄桿機的控制設備相結合，實現車輛的自動管理。停車場可實現自動計時收費，也可自動計算可用停車位數量并提示，實現停車收費自動管理，節約人力，提高效率。應用于智能社區，可自動判斷車輛是否屬于社區，對非內部車輛實現自動計時收費。在一些單位，該應用程序也可以與車輛調度系統相結合，自動客觀地記錄單位車輛的交通狀況。車牌識別管理系統采用車牌識別技術，實現無停車、無卡，有效提高車輛交通效率。

——自動放行

將*的許可證信息輸入系統，系統自動讀取車輛許可證并查詢內部數據庫。對于需要自動釋放的車輛系統，驅動電子門或欄桿機通過，將警告其他車輛系統，由值班人員處理。可用于特殊單位（如軍事管理區、保密單位、重點保護單位等）、路橋收費站、高級住宅區等。

——公路收費管理

車牌識別設備安裝在高速公路的每個出入口。車輛進入時，識別車輛車牌，將入口數據存儲在收費系統中。車輛到達出口時，再次識別車牌，根據車牌信息調用入口數據，結合出入口數據實現收費管理。該應用程序可以實現自動收費，防止作弊，避免應收賬款的損失。

高速公路已經開始實施互聯網收費。隨著互聯網范圍的擴大，不同車型的收費差距越來越高。司機利用現有收費系統的漏洞，通過換卡逃費的問題將越來越突出。使用車牌識別技術是解決此類問題的根本途徑。

——計算車輛旅行時間

在交通管理系統中，車輛在道路上的平均旅行時間可以作為判斷道路擁堵的參數。在道路起止點安裝車牌識別設備，閱讀所有車輛，并將車牌號碼傳回交通指揮中心。指揮中心的管理系統可以根據這些結果計算車輛的平均旅行時間。

——自動登記牌照號

交通監管部門每天都要處理大量的非法車輛圖片，一般是人工識別車牌號碼，然后輸入管理系統，工作量大，容易誤判疲勞。自動識別可以降低工作強度，大大提高處理速度和效率。該功能可用于電子警察系統、道路監控系統等。

車牌識別停車場管理系統自動識別并將攝像機在入口處拍攝的車牌號碼圖像轉換為數字信號。一卡一車，車牌識別的優識別的優對應卡和車，使管理提高一個等級，卡和車的優點是長租卡必須與車一起使用，消除一卡多車使用的漏洞，提高物業管理提高物業管理效率；自動比較進出車輛，防止盜竊。升級后的攝像系統可以收集更清晰的圖片作為檔案保存，可以用于一些 提供強有力的證據。 便于管理人員在車輛出現時進行比較，大大提高了系統的安全性。

車牌自動識別技術是利用車輛動態視頻或靜態圖像自動識別車牌號碼和車牌顏色的模式識別技術。通過收集和處理圖像，完成車牌自動識別功能，可以自動從圖像中提取車牌圖像，自動分割字符，然后識別字符.硬件基礎一般包括觸發設備(監控車輛是否進入視野)、攝像設備、照明設備、圖像采集設備、識別車牌號碼的處理器(如計算機)等。

識別流程

車牌自動識別是一種利用車輛動態視頻或靜態圖像自動識別車牌號碼和車牌顏色的模式識別技術。硬件基礎一般包括觸發設備（監控車輛是否進入視野）、攝像設備、照明設備、圖像采集設備、識別車牌號碼處理器（如計算機）等，其軟件核心包括車牌定位算法、車牌字符分割算法、光學字符識別算法等。一些車牌識別系統還具有通過視頻圖像判斷是否有車輛的功能，稱為視頻車輛檢測。一個完整的車牌識別系統應包括車輛檢測、圖像采集、車牌識別等。當車輛檢測部分檢測到車輛到達時，觸發圖像采集單元，采集當前視頻圖像。車牌識別單元處理圖像，定位車牌位置，然后分割車牌中的字符進行識別，然后形成車牌號碼輸出。

車輛檢測

車輛檢測可采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測技術、視頻檢測等方式。視頻檢測可避免損壞路面，無需附加外部檢測設備，無需糾正觸發位置，節省費用，更適合移動便攜式應用的要求。

視頻車輛檢測系統需要高處理速度，采用優秀算法，實現圖像采集和處理，基本不丟幀。如果處理速度慢，會導致幀丟失，使系統無法檢測到行駛速度快的車輛，也難以保證識別處理在有利于識別的位置開始，影響系統識別率。因此，視頻車輛檢測與車牌自動識別相結合具有一定的技術難度。

號碼識別

車牌識別需要以下基本步驟：

1、 照片中的牌照位置定位；

2.分割牌照字符，分割牌照中的字符；

3.識別許可證字符，識別分割的字符，較終形成許可證號碼。

在車牌識別過程中，根據算法不同，可以在上述不同步驟中實現車牌顏色識別，通常與車牌識別相互配合，相互驗證。

一、牌照定位

在自然環境中，汽車圖像背景復雜，光線不均勻。如何在自然背景中準確確定許可區域是整個識別過程的關鍵。首先，搜索收集到的視頻圖像，找到幾個符合汽車許可證特征的區域作為候選區域，然后進一步分析和判斷這些候選區域，最后選擇較佳區域作為許可區域，并從圖像中分離出來。

二、牌照字符分割

許可區域定位完成后，將許可區域劃分為單個字符，然后進行識別。字符分割一般采用垂直投影法。由于垂直方向上的字符投影必須在字符之間或字符之間的間隙附近獲得局部較小值，因此該位置應滿足字符書寫格式、字符、尺寸限制等許可證條件。垂直投影法對復雜環境下的汽車圖像中的字符分割具有良好的效果。

三、 牌照字符識別方法

基于模板匹配算法和人工神經網絡算法。基于模板匹配算法，首先將分割后的字符二值化，將其尺寸縮放到字符數據庫中的模板尺寸，然后匹配所有模板，選擇較佳匹配作為結果。基于人工神經網絡的算法有兩種:一種是先提取字符的特征，然后用獲得的特征訓練神經網絡分配器；另一種方法是直接將圖像輸入網絡，通過網絡自動提取特征，直到識別結果。

在實際應用中，車牌識別系統的識別率也與車牌質量和拍攝質量密切相關。許可證的質量會受到各種因素的影響，如銹蝕、污染、油漆剝落、字體褪色、許可證堵塞、許可證傾斜、亮反射、多許可證、假許可證等；實際拍攝過程也會受到環境亮度、拍攝方法、車速等因素的影響。這些影響因素不同程度地降低了車牌識別的識別率，這也是車牌識別系統的困難和挑戰。為了提高識別率，除了不斷改進識別算法外，還應找到克服各種光照條件的方法，使收集到的圖像較有利于識別。

技術路線

采用計算機視覺技術識別車牌的過程通常包括五個步驟：車輛圖像采集、車牌定位、字符分割、光學字符識別和輸出識別結果。車輛圖像的采集決定了車牌識別的技術路線。國際ITS自然光和紅外光圖像采集識別是兩條主流技術路線。屬于綠色環保技術，自然光和紅外光不會對人體產生不良心理影響，也不會對環境產生新的電子污染。

自然光路線是指白天使用自然光，晚上使用輔助照明光源，使用彩色攝像機收集車輛的真實彩色圖像，使用彩色圖像分析和處理方法識別車牌。自然光真實彩色識別技術路線與人眼感光習慣一致，真實彩色圖像能反映車輛

及其周圍環境的真實圖像信息不僅可以用來識別車牌，還可以用來識別車牌顏色、交通流量、車型、車輛顏色等車輛特征。采用攝像采集的圖像，實現前端所有基本視頻信息的采集、識別和人工輔助圖像的證據收集和識別，為未來智能交通系統工程預留接口。

紅外光路線是指利用車牌反射和紅外光的光學特性，利用紅外相機收集車輛灰度圖像。由于紅外特性，車牌幾乎只能在車輛圖像上看到，然后通過黑白圖像處理識別車牌。nm紅外照明裝置可以捕捉到反光車牌照的良好圖像。因為紅外光是看不見的，它不會對司機產生視覺影響。另外，紅外照明裝置提供的是不變的光，所抓拍的圖像都是一樣的，不論是在一天中較明亮的時候，還是在一天中較暗的時候。唯一的例外是在白天，有時會看到一些牌照周圍的細節，這是因為晴朗天氣時太陽光的外光波的影響。采用紅外燈的缺點就是所捕獲的車牌照圖像不是彩色的，不能獲取整車圖像，并且嚴重依賴車牌反光材料。

技術特點

車牌識別技術是現代智能交通系統重要組成部分，其應用十分廣泛。它以計算機視覺處理、數字圖像處理、模式識別等技術為基礎，對攝像機所拍攝的車輛圖像或者視頻圖像進行處理分析，得到每輛車的車牌號碼，從而完成識別過程。通過一些后續處理技術其可以實現停車場出入口收費管理、盜搶車輛管理、高速公路超速自動化管理、闖紅燈電子警察、公路收費管理等等功能。對于維護交通安全和城市治安，防止交通堵塞，實現交通全自動化管理有著現實的意義。

我國標準汽車牌照是由漢字、英文字母和 數字組成，漢字識別與字母和數字的識別有很大的區別，漢字的識別增加了識別的難度；

我國汽車車牌的懸掛位置不統一；

其他國家的汽車牌照格式(如汽車牌照的尺寸大小，牌照上字符的排列等)通常只有一種，而我國則根據不同車輛、車型、用途規定了多種牌照格式，分為普通車轎車、使館車、警車、軍車等，并且通常汽車牌照中也分大車和小車；

我國汽車牌照的底色和字符顏色有多種組合，我們日常生活中常見的有藍底白字車牌、黃底黑字車牌、以及白底黑字車牌等等。

體系結構

一個車牌識別系統的基本硬件配置是由攝像機、主控機、采集卡、照明裝置組成。而軟件是由一個具有車牌識別功能的圖像分析和處理軟件，以及一個滿足具體應用需求的后臺管理軟件組成。

車牌識別系統于是出現了兩種產品形式，一種是軟硬件一體，或者用硬件實現識別功能模塊，形成一個全硬件的車牌識別器，例如DSP。另外一種形式是開放式的軟、硬件體系，即硬件采用標準工業產品，軟件作為嵌入式軟件。兩種產品形式各有優缺點。開放式體系的優點是由于硬件采用標準工業產品，運行維護容易掌握，備品備件采購可以從任何一家產商獲得，不用擔心因為一家產商倒閉或供貨不足而出現產品永久失效或采購困難。而軟硬件一體式產品，對于使用者操作產品時更易操作及控制。對于后期的維護調試也更易于掌握。

觸發方式

車牌識別系統有兩種觸發方式，一種是外設觸發，另一種是視頻觸發。

外設觸發工作方式是指采用線圈、紅外或其他檢測器檢測車輛通過信號，車牌識別系統接受到車輛觸發信號后，采集車輛圖像，自動識別車牌，以及進行后續處理。該方法的優點是觸發率高，性能穩定；缺點是需要切割地面鋪設線圈，施工量大。

視頻觸發方式是指車牌識別系統采用動態運動目標序列圖像分析處理技術，實時檢測車道上車輛移動狀況，發現車輛通過時捕捉車輛圖像，識別車牌照，并進行后續處理。視頻觸發方式不需借助線圈、紅外或其他硬件車輛檢測器。該方法的優點是施工方便，不需要切割地面鋪設線圈，也不需要安裝車檢器等零部件，但其缺點也十分顯著，由于算法的極限，該方案的觸發率與識別率較之外設觸發都要低很多。

車牌識別系統

1、間接法:指通過識別安裝在汽車上的IC卡或條形碼中所存儲的車牌的信息來識別車牌及相關信息。IC卡技術識別準確度高，運行可靠，可以全天候作業，但它整套裝置價格昂貴，硬件設備十分復雜，不適用于異地作業;條形碼技術具有識別速度快、準確度高、可靠性強以及成本較低等優點，但是對于掃描器要求很高。此外，二者都需要制定出全國統一的標準，并且無法核對車、條形碼是否相符，也是技術上存在的缺點，這給在短時間內推廣造成困難。

2、直接法:基于圖像的車牌識別技術屬于直接法，是一種無源型汽車牌照智能識別方法，能夠在無任何專用發送車牌信號的車載發射設備情況下，對運動狀態車輛或靜止狀態車輛的車牌號碼進行非接觸性信息采集并實時智能識別。與間接法識別系統相比，首先，這種系統節省了設備安置及大量資金，從而提高了經濟效益;其次，由于采用了先進的計算機應用技術，所以可提高識別速度，較好地解決實時性問題;再次，它是根據圖像進行識別，所以通過人的參與可以解決系統中的識別錯誤，而其他方法是難以與人交互的。

直接法一般有圖像處理技術，傳統模式識別技術及人工神經網絡技術。

1、圖像處理技術:運用圖像處理技術解決汽車牌照識別的研究較早始于80年代，但國內外均只是就車牌識別中的某一個具體問題進行討論，并且通常僅采用簡單的圖像處理技術來解決，并沒有形成完整的系統體系，識別過程是使用工業電視攝像機拍下汽車的工前方圖像，然后交給計算機進行簡單的處理，并且較終仍需要人工干預，例如車輛牌照中省份漢字的識別問題，1985年有人利用常見的圖像處理技木方法提出漢字識別的分類是在抽取漢字特征的基礎上進行的，根據漢字的投影直方圖選取浮動閉值，抽取漢字在豎直方向的峰值，利用樹形查表法進行漢字的粗分類;然后根據漢字在水平方向的投影直方圖，選取適當閉值，進行量化處理后，形成一個變長鏈碼，再用動態規劃法，求出與標準模式鏈碼的較小距離，實現細分米完成漢字省名的自動識別。

2、傳統模式識別技術。傳統模式識別技術指結構特征法，統計特征法等。90年代，由于計算機視覺技術的發展，開始出現汽車牌照識別的系統化研究。1990年AS.Johnson等運用計算機視覺技術和圖像處理技術實現了車輛牌照的自動識別系統。該系統分為圖像分割、特征提取和模板構造、字符識別等三個部分。利用不同閩值對應的直方圖不同，經過大量統計實驗確定出車牌位置的圖像直方圖的閩值范圍，從而根據特定閩值對應的直方圖分割出車牌，再利用預先設置的標準字符模板進行模式匹配識別出字符。

3、人工神經網絡技術。近幾年來，計算機及相關技術發達的一些國家開始探討用人工神經網絡技術解決車牌自動識別問題，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地運用了BAM神經網絡方法對車牌上的字符進行自動識別，BAM神經網絡是由相同神經元構成的雙向聯想式單層網絡，每一個字符模板對應著唯一個BAM矩陣，通過與車牌上的字符比較，識別出正確的車牌號碼。

這種采用BAM神經網絡方法的缺點是無映解決識別系統存儲容量和處理速度相矛盾的問題。

技術指標

從技術上評價一個車牌識別系統，有三個指標，即識別率、識別速度和后臺管理系統。當然，前提是系統要能夠穩定可靠的運行。

識別率

一個車牌識別系統是否實用，較重要的指標是識別率。國際交通技術作過專門的識別率指標論述，要求是24小時全天候全牌正確識別率95%以上。

為了一個車牌識別系統識別率，需要將該系統安裝在一個實際應用環境中，全天候運行24小時以上，采集至少1000輛自然車流通行時的車牌照進行識別，并且需要將車輛牌照圖像和識別結果存儲下來，以便調取查看。然后，還需要得到實際通過的車輛圖像以及正確的人工識別結果。之后便可以統計出以下識別率：

1、自然交通流量的識別率=全牌正確識別總數/實際通過的車輛總數

2、可識別車牌照的百分率=人工正確讀取的車牌照總數/實際通過的車輛總數

3、可識別全牌正確識別率=全牌正確識別的車牌照總數/人工讀取的車牌照總數這三個指標決定了車牌識別系統的識別率，諸如可信度、誤識率等都是車牌識別過程中的中間結果。

識別速度

識別速度決定了一個車牌識別系統是否能夠滿足實時實際應用的要求。一個識別率很高的系統，如果需要幾秒鐘，甚至幾分鐘才能識別出結果，那么這個系統就會因為滿足不了實際應用中的實時要求而毫無實用意義。例如，在高速公路收費中車牌識別應用的作用之一是減少通行時間，速度是這一類應用里減少通行時間、避免車道堵車的有力**。

國際交通技術提出的識別速度是1秒以內，越快越好。

后臺管理

一個車牌識別系統的后臺管理體系，決定了這個車牌識別系統是否好用。必須清楚地認識到重要的一點是識別率達到100%是不可能的，因為車牌照污損、模糊、遮擋，或者天氣也許很糟（下雪﹑冰雹﹑大霧等等）。后臺管理體系的功能應該包括：

1、識別結果和車輛圖像數據的可靠存儲，當多功能的系統操作使得網絡出差錯時能保護圖像數據不會丟失，同時便于事后人工排查；

2、有效的自動比對和查詢技術，被識別的車牌照號碼要同數據庫中成千上萬的車牌號碼自動比對和提示報警，如果車牌照號碼沒有被正確讀取時就要采用模糊查詢技術才能得出相對“較佳”的比對結果；

3、一個好的車牌識別系統對于聯網運行，還需要提供實時通信、網絡安全、遠程維護、動態數據交換、數據庫自動更新、硬件參數設置、系統故障診斷。

選購準則

重視穩定度

隨著產品算法與業者的技術提升，整合早就不是重要的話題，現階段較需要注意的重點反而是“穩定度”。穩定度的定義是：在一個既定的車速范圍內，不會讓必須達到的準確度，因外在環境影響而產生過大的誤差。

例如一個車牌系統在白天有90%以上的準確度，到了傍晚就降到80%，夜間又降到70%，這種不穩定的系統，比起全天候平均擁有70%準確度的車牌辨識系統更難于整合。因為使用者會認為，既然白天的辨識率有90%，那全天候的準確率都要達到90%才合理，這樣的規格還不包括奇怪的環境干擾(暴雨襲擊、冰雹、濃霧區段等)，與架設環境限制(高度限制、風大搖晃限制、不容易遭受人為破壞等)。

另外，車牌辨識既然是“系統”，當中軟硬件架構的好壞，當然會影響“呈現的結果”。至于什么樣的軟件跟硬件，適合什么樣的環境，這就必須因環境而異，因為不同的應用環境，對于辨識率的要求未必相同，而這就必須靠經驗累積。

盡管市場上有林林總總的車牌辨識系統，用對產品與架構，可以省去很多的冤枉錢跟時間，但更重要的是，工程商與系統整合商需要多方配合及了解，而不是一味的只看重某廠牌比較好、比較便宜，凡事貨比三家不吃虧。

此外，車牌辨識系統能否發揮較大效用，除了軟件技術之外，與攝影機及現場施工能力，也有很大的關系。使用者可要求廠商至現場勘查后，提出建置規劃方案，先評估應該架設的地點、攝影機架設角度、是否需要架設輔助光源等，再提出報價，藉由這些動作，除了得以事先評估業者的能力，用戶本身也可以達到產品學習及教育訓練，日后管理時，會更清楚知道該產品的使用限制及相關因應措施。 [1]

在日常錄入違法號牌信息中發現車輛號牌信息與系統顯示的車牌信息不符時，民警通過核查車輛信息后，把有違反交通法規的車輛信息錄入指揮中心的黑名單報警系統。此車在轄區內行駛時，號牌會被系統自動識別報警。

車牌自動識別系統的使用，不僅讓違法交通法規的車輛無處躲藏，還大大提高了民警的規范性和執法效率，也為進一步開展道路交通管理工作打下了良好的基礎。

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