聊城安装停车场管理系统价格

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、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、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。可识别的小号牌宽度为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/分钟时仍可高识别率(98%)。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。 1.2、对闯关车辆和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，使得车辆在速（闯关冲卡车辆）行驶或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。

门禁系统是出入口管理的道安全防线，这道防线非常重要。现在市面上有各种各样的门禁，如二维码识别门禁、指纹识别门禁、密码门禁等等，在众多门禁模式中，目前流行的一种门禁模式是人脸识别门禁。人脸识别门禁采用的是人脸识别技术，技术含量高，因此人脸识别门禁给人一种方便、、智能的印象，在很多酒店、别墅、写字楼，用户更加青睐人脸识别门禁。那么，和其他门禁相比，
人脸识别系统
门禁有什么优势呢？
　　人脸识别门禁是根据人的面部特征进行访问控制，刷脸就可以通行，不需要手机、门禁卡等等其他媒介的辅助。如此一来，人脸识别门禁还解决了忘记密码、忘记带门禁卡、门禁卡丢失等等问题，也杜绝了这些问题带来的安全隐患，和其他门禁相比起来人脸识别门禁的安全性更高。从用户的体验来看，人脸识别门禁相比于其他门禁更加方便智能，不受年龄限制，腾不出手也不用担心开门困难，只需要往人脸识别门禁前面一站就能轻松通行。
　　如今，人脸识别技术的发展越来越成熟，现在市面上有好多成熟的
人脸识别系统
门禁产品，应用的场景非常多。人脸识别门禁借助三维活体检测技术，识别的准确率高达99%。对于人脸库中的每一张人脸，人脸识别门禁都能地识别出来，即使是双胞胎，人脸识别门禁也能根据他们各自特的面部特征将他们分辨开来。另外，人脸识别门禁具有活体检测的功能，可以有效防止照片、视频、蜡像的欺骗，未经过授权的用户想利用其他人的照片和视频等通过人脸识别门禁是不可能的。因此在出入口使用人脸识别门禁，可以程度地保障用户的安全，有效地解决陌生人随意进出的问题，也让出入口管理更加智能。除此之外，人脸识别门禁可以对人脸实现秒内识别，和其他门禁相比人脸识别门禁的通行效率更高。人脸识别系统门禁的出现给我们的生活带来了的方便，在人脸识别门禁的帮助下我们实现了智能通行，让我们的生活得到不断的改善，走向更智能的未来。

近几年来，车牌识别的概念被提及的越来越多。面对传统停车业务在飞速发展的城市交通面前暴露出来的停车难、寻车难、效率低下等各种问题，车牌识别无疑已成为智能交通行业发展的核心技术。
车牌识别技术简单概括就是基于图像分割和图像识别的技术，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。车牌识别过程包括图像采集、预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、结果输出等一系列算法运算。
车牌识别应用在智慧停车领域主要包含出入口车牌识别、场内视频引导、道路停车三大板块，这三大板块也是城市停车整体架构中的部分。
出入口车牌识别
早期，视频识别引入到停车场出入口领域主要还是靠后端识别，通过前端模拟相机的视频流实时输入后端分析服务器，后端服务器同时接入多路前端相机的视频流，通过服务器自身算法分析终输出车牌文本信息到平台。
随着智能化程度的前移，网络相机逐渐替代了模拟相机，随之而来的车牌识别技术也集成到前端相机内，车辆进入IPC的识别区域内则触发相机进行抓拍业务和识别业务，同时输出车牌信息，将车牌OSD信息叠加到抓拍图片，这样不但降低了前端设备成本和系统造价，同时还提高了车牌识别速度。
车牌识别的整套识别业务包括图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等环节，终将车牌识别的结果以文本格式输出或者叠加在抓拍图片上，如图1所示。

图1 IPC的车牌识别流程▲

01 图像采集
通过IPC对过车或车辆违章行为进行实时、不间断记录、采集。
02 图像预处理
图像预处理是影响车牌识别率高低的关键因素，需要对IPC采集到的原始图像进行噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等处理。
03 车牌定位
图像预处理是影响车牌识别率高低的关键因素，需要对IPC采集到的原始图像进行噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等处理。
04 字符分割
字符分割是在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化等处理，进一步定位字符区域，然后根据字符尺寸特征提出动态模板法进行字符分割，并将字符大小进行归一化处理。
05 字符识别
字符识别是对分割后的字符进行缩放、特征提取，获得特定字符的表达形式，然后通过分类判别函数和分类规则，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别就可以识别出输入的字符图像。
场内视频引导
场内视频引导技术诞生前，停车场车位引导主要还是以超声波技术来实现，但超声波探测器只能做到一对一检测，且无法做到车辆车牌信息的获取从而实现反向寻车功能;无法实时看到停车画面，而且方案整体施工较为复杂，检测效果对工程施工的依赖性较高。
视频技术场内引导大大提高了整体方案的性，大华公司率先推出室内视频车位检测器，基于车牌识别技术、车辆模型检测技术实现对有牌车车牌识别和无牌车车位状态准确判断。同时大华公司推出的两车位、三车位以及六车位相机的行业创新产品结合双网口专利技术大大降低了施工复杂成程度和施工成本。
场内引导视频识别技术有别于停车场出入口车牌识别技术，主要区别在于前者是基于静态车辆的车辆模型检测为前提进行车牌识别业务，所以对无牌车的车位状态也能进行准确判断。随着视频技术在场内引导的广泛应用，超声波检测技术逐渐被市场淘汰。
道路停车
国内道路停车业务早可追溯到1980年代港澳地区的咪表时代，到21世纪初纯人工智能手持终端收费引入，以及2014年以深圳为代表的“地磁+app”模式。随着时间推移，可以发现车牌识别业务也逐渐渗透进来，下面就来回顾一下车牌识别技术在道路停车管理中的应用。
01 手持POS收费终端
1980年代，港澳地区开始实行咪表管理技术，但该技术并不适应当下国情，随着技术的发展以及客户对车位管理需求的提高，出现了人工手持智能收费终端的收费方式，通过人工对车主停车情况进行把握，然后利用智能收费终端对车位上的车辆进行拍照车牌识别和登记，把登记信息同步上传给云平台做计费管理，如图2。

图2 人工手持智能收费终端拍摄车牌识别车牌号▲
当车辆驶离时通过人工收费对车辆停车进行缴费，停车欠缴费车主的车牌会被平台自动记录，欠款会累计到车辆下一次停车收费时进行补缴。但人工管理车位相对效率较低，时常导致停车收费金额流失。
手持终端识别车位上停放的车辆车牌，其原理属于后端识别，通过手持终端拍照功能，结合收费软件本身自带的车牌识别算法，对图片流中的车牌进行定位、车牌提取、字符切割和识别，终输出车牌信息。车牌识别技术结合手持终端的应用在当时一度受到热捧。
02 室外视频车位检测器
室外视频车位检测器应用在道路停车领域可以被认为是“道路停车3.0阶段”。室外视频车位检测器的原理结合了多种人工智能技术，比如车牌识别、超声波检测、车牌颜色检测、车辆模型检测等技术。每车位放置1台视频车位检测器对驶入车辆进行车牌识别和车位状态判断，通过终端盒走无线网桥传输方式把抓拍图片和对应的识别结果上传给云平台。就前端室外视频车位检测器而言，它不仅仅应用到了车牌识别技术，还应用深度学习技术把车辆的非结构化数据提取成结构化数据，超声波检测技术辅助判断车位状态，多重检测机制确保车牌识别率和车位状态判断率，如图3。

图3 室外视频车位检测器实际抓拍图片▲

03 枪球联动方案
枪球联动方案是目前车牌识别应用于道路停车管理的另一个热门方案。系统前端设备主要有车位管理枪球一体机、LED常亮补光灯、交换机、终端管理盒和智能手持终端。车位管理枪球一体机，用于停车点停车状态检测以及车辆抓拍;LED常亮补光灯用于夜间环境光照度较低时枪球机的补光，采用暖光灯，降低光污染;交换机用于前端网络设备的汇聚;终端管理盒用于前端数据缓存;智能手持POS辅助收费工作，用于泊位状态以及车辆信息核准、收费管理等。
车位管理枪机用于管理枪球机视场盲区车位，若现场立杆位置可以使有效车位避开枪球机的视场盲区(即枪球机视场盲区内没有泊位)，则可以免去车位管理枪机，见图4。

图4 枪球联动方案现场检测效果图▲

车牌识别的延伸应用
目前，甲方客户的需求呈多样化趋势，已不仅仅局限于对车牌识别的要求以及车身颜色、车标、车型、挂坠、年检标志等和车辆相关的纵向非结构化数据的提取，结合当前移动互联网技术的普及，市场对车牌的横向数据挖掘也有很旺盛的需求，比如车内驾驶员人脸、手机上的二维码等等。
大华公司抓住了市场的这种个性化需求，与其子公司华睿科技共同推出了机器视觉相机，通过前端高帧率相机的快速抓拍，在手机处于唤醒状态时定位手机二维码，快速识别二维码并输出文本信息，同时后端POS机对前端相机传输过来的二维码信息完成/支付宝扣费。机器视觉相机的强大性能及算法优势，提高了出入口车主的进出和支付体验，为视频技术在停车领域的多样化应用提供一个很好的实际案例。