車牌識別系統(tǒng)給在快節(jié)奏的城市中生活的人們帶來了無數(shù)的便利。我們今天就來細(xì)數(shù)一下，車牌識別給我們帶來了什么好處。

1.解放了停車收費(fèi)等待時間：在高速上，人們通過收費(fèi)站的時候，往往需要停車?yán)U費(fèi)這樣花費(fèi)了許多時間，給高速路上帶來擁堵。車牌識別系統(tǒng)可以通過結(jié)合ETC系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)無感收費(fèi)，自動辨別車輛信息，節(jié)省了通過的時間。

2.幫助車主尋車定位：車牌識別系統(tǒng)可以連接整個停車場系統(tǒng)，實(shí)時監(jiān)控停車場車位，將其顯示在停車場系統(tǒng)led顯示屏上面，車主進(jìn)入停車場之前有個判斷，不會盲目進(jìn)入停車場，卻發(fā)現(xiàn)沒有車位可停。只要有車位，車主進(jìn)入停車場就可以對號入座，準(zhǔn)確停車。

3.監(jiān)測車輛，自動報警：che牌識別系統(tǒng)在識別過程中可以進(jìn)行數(shù)據(jù)對比，和后臺大數(shù)據(jù)中車輛對比，一旦識別出來就可以自動報警，有效的協(xié)助。同時對安裝在小區(qū)，學(xué)校出入口的車牌識別，也能夠自動識別內(nèi)部車輛和外部車輛，提升小區(qū)學(xué)校安全。

識別率

   車牌識別系統(tǒng)是可行的，的指標(biāo)是識別率。國際交通技術(shù)作出了特殊的識別率的影響進(jìn)行了討論，要求一天24小時合格品牌的識別率為85% ~ 95%。

   為了測試一個車牌識別系統(tǒng)的識別率，需要將系統(tǒng)安裝在一個實(shí)際的應(yīng)用環(huán)境，全天候工作超過24小時，收集至少1000個自然車流量的信息標(biāo)本進(jìn)行車牌號識別，識別結(jié)果與車牌圖像還需存儲下來獲得視圖。然后，還需要通過人工識別結(jié)果和正確的得到實(shí)際的車輛圖像。

-牌照號碼自動登記

交通監(jiān)管部門每天都要處理大量的車輛圖片，一般由人工辨識車牌號碼再輸入管理系統(tǒng)，這種方式工作量大、容易疲勞誤判。采用自動識別可以減少工作強(qiáng)度能夠大幅度提高處理速度和效率。這種功能可用于電子警察系統(tǒng)、道路監(jiān)控系統(tǒng)等。

車牌識別停車場管理系統(tǒng)將攝像機(jī)在入口拍攝的車輛車牌號碼圖象自動識別并轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號。做到一卡一車，車牌識別的優(yōu)勢在于可以把卡和車對應(yīng)起來，使管理提高一個檔次，卡和車的對應(yīng)的優(yōu)點(diǎn)在于長租卡須和車配合使用，杜絕一卡多車使用的漏洞，提高物業(yè)管理的效益;同時自動比對進(jìn)出車輛，防止偷盜事件的發(fā)生。升級后的攝像系統(tǒng)可以采集更清晰的圖片，作為檔案保存，可以為一些糾紛提供有力的證據(jù)。 方便了管理人員在車輛出場時進(jìn)行比對，大大增強(qiáng)了系統(tǒng)的安全性。

車牌識別技術(shù)流程剖解：車牌識別系統(tǒng)采用高度模塊化的設(shè)計，將車牌識別過程的各個環(huán)節(jié)各自作為一個獨(dú)立的模塊。一、車輛檢測跟蹤模塊，車輛檢測跟蹤模塊主要對視頻流進(jìn)行分析，判斷其中車輛的位置，對圖像中的車輛進(jìn)行跟蹤，并在車輛位置時刻，記錄該車輛的特寫圖片，由于加入了跟蹤模塊，系統(tǒng)能夠很好地克服各種外界的干擾，使得到更加合理的識別結(jié)果，可以檢測無牌車輛并輸出結(jié)果。二、車牌定位模塊，車牌定位模塊是一個十分重要的環(huán)節(jié)，是后續(xù)環(huán)節(jié)的基礎(chǔ)，其準(zhǔn)確性對整體系統(tǒng)性能的影響巨大。車牌系統(tǒng)完全摒棄了以往的算法思路，實(shí)現(xiàn)了一種完全基于學(xué)習(xí)的多種特征融合的車牌定位新算法，適用于各種復(fù)雜的背景環(huán)境和不同的攝像角度。三、車牌矯正及精定位模塊，由于受拍攝條件的限制，圖像中的車牌總不可避免存在一定的傾斜，需要一個矯正和精定位環(huán)節(jié)來進(jìn)一步提高車牌圖像的質(zhì)量，為切分和識別模塊做準(zhǔn)備。使用精心設(shè)計的快速圖像處理濾波器，不僅計算快速，而且利用的是車牌的整體信息，避免了局部噪聲帶來的影響。使用該算法的另一個優(yōu)點(diǎn)就是通過對多個中間結(jié)果的分析還可以對車牌進(jìn)行精定位，進(jìn)一步減少非車牌區(qū)域的影響。四、車牌切分模塊，車牌系統(tǒng)的車牌切分模塊利用了車牌文字的灰度、顏色、邊緣分布等各種特征，能較好地抑制車牌周圍其他噪聲的影響，并能容忍一定傾斜角度的車牌。這一算法有利于類似移動式稽查這種車牌圖像噪聲較大的應(yīng)用。