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智能城市交通最大的作用就是車牌識別。圖像識別技術(shù)是人類利用計算機對現(xiàn)實圖像進行分析和解析的技術(shù)，研究這項技術(shù)，對于促進社會進步和人類自身發(fā)展有著重大意義。在圖像識別技術(shù)相關(guān)領(lǐng)域取得了一定的成就，并將這項技術(shù)應(yīng)用在人們的日常生活當(dāng)中。停車場車牌識別作為城市智能交通領(lǐng)域里不可或缺的一個環(huán)節(jié)，也在向著智能化信息化的趨勢發(fā)展。隨著國內(nèi)汽車數(shù)量不斷的在提高，停車場車牌識別系統(tǒng)被越來越多的物業(yè)管理和公司所使用。

車牌識別技術(shù)的工作原理：

 1.車輛檢測：可采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測技術(shù)、視頻檢測等多種方式感知車輛的經(jīng)過，并觸發(fā)圖像采集抓拍。

 2.圖像采集：通過高清攝像抓拍主機對通行車輛進行實時、不間斷記錄、采集。

 3.預(yù)處理：噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、邊緣增強、對比度調(diào)整等。

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

 5.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，精確定位字符區(qū)域，然后根據(jù)字符尺寸特征進行字符分割。

 6.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(biāo)準(zhǔn)字符表達形式進行匹配判別。

 7.結(jié)果輸出：將車牌識別的結(jié)果輸出。

  車牌的自動識別是圖像識別技術(shù)在智能交通領(lǐng)域應(yīng)用的重要研究方向之一，是實現(xiàn)交通管理智能化的重要環(huán)節(jié)。在高清視頻技術(shù)的車牌識別系統(tǒng)中，采用視頻全區(qū)域動態(tài)檢測跟蹤技術(shù)，是目前智能交通計算機運算視覺最先進的技術(shù)，對全部區(qū)域不同方向、不同速度移動的所有車輛或物體，進行不同角度、不同種類的復(fù)雜檢測，采用改進的濾波方法進行跟蹤，然后對行進軌跡或物體進行復(fù)雜交通規(guī)則判斷的綜合技術(shù)。通常這是采用了幀率差檢測和車牌檢測識別相結(jié)合的技術(shù)，可具備跟蹤車輛行駛軌跡的功能，這樣一來就可以判斷車輛直行、左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)等行駛方向。

  車牌號碼是車輛唯一的“身份證”，出入停車場都需要進行快速有效的識別車牌，傳統(tǒng)的刷卡及人工識別記錄操作不僅速度慢、失誤率高，系統(tǒng)管理更為費時費力，同時也無形中讓等待的車主更加煩躁。當(dāng)車輛進入采用智能車牌識別系統(tǒng)的停車場時，系統(tǒng)通過攝像機快速進行車牌識別并自動拍照，并實現(xiàn)自動抬起檔桿放行，無需刷卡取卡;出停車場時，攝像機會自動識別車牌號碼，通過和系統(tǒng)白名單比對，如果是固定車輛，道閘自動抬桿放行，如果是臨時車輛，系統(tǒng)會自動計算費用，繳費后抬桿放行一兩秒時間就能自動完成車拍識別，對于固定車輛出入停車場的整個過程都不用人工操作，極大降低了我們的工作量，同時管理效率卻顯著提升。

車牌識別技術(shù)在三大領(lǐng)域應(yīng)用：

一、停車場及小區(qū)出入口

  停車場及小區(qū)出入口車牌識別技術(shù)的應(yīng)用，主要用于記錄車輛的牌照號碼、車牌顏色、出入時間，實現(xiàn)車輛的自動管理，以便節(jié)省人力、提高效率;例如應(yīng)用于智能小區(qū)可以自動判別駛?cè)胲囕v是否屬于本小區(qū)，對非內(nèi)部車輛實現(xiàn)自動計時收費。在一些單位這種應(yīng)用還可以同車輛調(diào)度系統(tǒng)相結(jié)合，自動、客觀地記錄本單位車輛的出車情況。

  停車場及小區(qū)出入口管理單靠人工去記來往車輛的車牌號碼和�？繒r間是非常困難的，不但會出現(xiàn)錯誤，還需投入大量人力。一個小小的車牌識別設(shè)備安裝在停車場的出入口就能“一勞永逸”地解決很多問題。對于車牌被遮擋、掉漆斷裂、模糊不清等也能夠分析識別，為停車場及出入口的工作人員省去許多煩惱。

二、高速公路收費站

  目前，我國的高速公路建設(shè)發(fā)展突飛猛進，高速公路四通八達，每個出口均設(shè)有收費站，一方面便于收費管理，另一方面也可協(xié)助交警對高速公路上的交通進行規(guī)范管理。高速公路收費站出入口車牌識別技術(shù)的應(yīng)用，可以極大地方便交警識別違規(guī)行駛車輛的號牌信息，對一些違法車輛進行有效的管理和抓捕。