一直以來，停車場管理是各大物業(yè)公司的“心頭大患”，非機動車隨意進出、臨時車輛無法識別身份、出場支付效率低、人工收費有漏洞等來自各個方面的問題，困擾物業(yè)已久，急需一種方便且有效的系統(tǒng)，對停車場管理進行升級。
車牌識別設備利用系統(tǒng)龐大的數(shù)據(jù)庫對進出車輛進行管理比對，及時對臨時進出車輛的安全性進行辨認，識別嫌疑車輛。后臺還能對進出車輛信息進行及時查看，防止收費漏洞的出現(xiàn)。
車牌識別外觀
無需主板，脫機語音，脫機顯示，脫機收費
無需安裝APP軟件即可使用支付寶、支付
自主研發(fā)，中國，榮獲外觀專利
識別、顯示、補光一體式設計，安裝方便
顯示屏采用進口燈珠，亮度，超大字體，戶外遠距離也可清晰分辨
四行字體顯示，車牌、停車時長、應繳費用、剩余車位、月租有效期、儲值余額等信息一目了然;紅綠色字體區(qū)分顯示,顯示更清晰
紅綠導光指示，非法車輛顯示紅色，禁止通行；合法車輛顯示綠色，道閘開啟
無需轉動立柱即可改變顯示屏的方向
立柱尺寸：1500*150*100MM
顯示區(qū)尺寸：305*305MM

智能車牌識別一體機工程識別數(shù)據(jù)：人臉識別需要積累采集到的大量人臉圖像相關的數(shù)據(jù)，用來驗證算法，不斷提高識別準確性，這些數(shù)據(jù)諸如A Neural Network Face Recognition Assignment(神經(jīng)網(wǎng)絡人臉識別數(shù)據(jù))、orl人臉數(shù)據(jù)庫、麻省理工學院生物和計算學習中心人臉識別數(shù)據(jù)庫、埃塞克斯大學計算機與電子工程學院人臉識別數(shù)據(jù)等。人臉識別配合程度：現(xiàn)有的人臉識別系統(tǒng)在用戶配合、采集條件比較理想的情況下可以取得令人滿意的結果。但是，在用戶不配合、采集條件不理想的情況下，現(xiàn)有系統(tǒng)的識別率將陡然下降。比如，人臉比對時，與系統(tǒng)中存儲的人臉有出入，例如剃了胡子、換了發(fā)型、多了眼鏡、變了表情都有可能引起比對失敗。廣州智能車牌識別一體機工程

具體的工作原理和停車場所采用系統(tǒng)有關。作為當下主流兩款車位引導系統(tǒng)，視頻車位引導除了起步晚于超聲波車位引導外，他們兩者又有哪些不同?停車場管理者又應該如何抉擇呢?工作原理不同：辨別超聲波車位引導系統(tǒng)和視頻車位引導系統(tǒng)直觀方法是看停車位上方所使用的車位探測器。超聲波車位引導使用的是超聲波探測器。

隨著經(jīng)濟的發(fā)展，中小城市機動車增長迅速，非機動車在原有的基數(shù)上穩(wěn)步上升，新型的車種不斷增加，城市停車位缺口大，配建停車位嚴重不足，造成停車位的短缺。另外停車場規(guī)劃不合理，大多停車場泊車位沒按照規(guī)劃設置，地方大的場地泊車位多，有閑置現(xiàn)象，泊車位沒有得到充分利用。而場地小的地方因停車位少而泊車緊張。
車牌識別系統(tǒng)是指能夠檢測到受路面的車輛并自動提取車輛牌照信息（含漢字字符、英文字母、阿拉伯數(shù)字及號牌顏色）進行處理的技術。識別是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分之一，應用十分廣泛。它以數(shù)字圖像處理、模式識別、計算機視覺等技術為基礎，對攝像機所拍攝的車輛圖像或者視頻序列進行分析，得到每一輛汽車的號碼，從而完成識別過程。通過一些后續(xù)處理手段可以實現(xiàn)停車場收費管理，交通流量控制指標測量，車輛定位，汽車防盜，高速公路超速自動化、闖紅燈電子、公路收費站等等功能。對于維護交通安全和城市，防止交通堵塞，實現(xiàn)交通自動化管理有著現(xiàn)實的意義。

未來隨著城市化進程的加劇，智能化交通管理將是當下交通發(fā)展的大方向，而作為智慧交通管理體系的重要核心，車牌識別也將得到進一步優(yōu)化和進步。返回搜狐，查看更多
隨著移動行業(yè)的爆發(fā)式發(fā)展，手機配置不斷提高，基于手機平臺的信息采集、圖像處理、數(shù)據(jù)傳輸?shù)确矫娴难芯恳渤蔀榱藷狳c，這使得基于手機平臺上的車牌識別成為可能。傳統(tǒng)的車牌識別系統(tǒng)一般都基于固定的桌面平臺、圖像采集不靈活，特別是對于交通管理部門來說，對違章車輛車牌的自動登記非常不便，因此基于移動端車牌識別出現(xiàn)了。

移動端車牌識別實現(xiàn)的過程簡單為以下幾個部分：

圖像采集：通過智能手機攝像頭拍攝車牌圖像。

預處理：灰度化、二值化、邊緣增強、噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、對比度調整等。

車牌定位：在經(jīng)過圖像預處理之后的灰度圖像上進行行列掃描，確定車牌區(qū)域，車牌切斜校正。

字符分割：在圖像中定位出車牌區(qū)域后，通過灰度化、二值化等處理，定位字符區(qū)域，然后根據(jù)字符尺寸特征進行字符分割。

字符識別：對分割后的字符進行縮放、特征提取，與字符數(shù)據(jù)庫模板中的標準字符表達形式進行匹配判別。

結果輸出：將車牌識別的結果以文本格式輸出。