车牌识别系统-承德车牌识别系统网站

智能车牌识别系统现已被停车管理用户广泛运用，城市里各个区域随处可见的就是出入口智能车牌识别系统。而道闸则是智能车牌识别系统中较重要的硬件设备。

道闸作为出入口的忠实的守护者，其的安装方式与使用方法也是至关重要的，所以每个安装环节都需按照标准严格操作，确保后续使用过程中不会因为小原因出大问题，导致智能车牌识别系统设备不能正常使用。所以关于智能车牌识别系统道闸的安装，必须要注意以下这几点要求：

一、智能车牌识别系统道闸出厂前，已经根据现场要求配置好弹簧的数量，并且调整到力矩平衡，如现场环境有变，只需重新调整平衡状态即可，否则会出现过热及减速箱磨损过度的现象发生。

二、智能车牌识别系统道闸的安装，一般是在高低平整的混凝土路面上或者安全岛上，如有上下斜坡一定要注意安装的规范。

三、地感线圈在埋设的过程中不能有所破损，尽量避免接头，否则会出现智能车牌识别系统道闸不能正常起落闸杆与车过不能自动落杆等现象。

四、安装智能车牌识别系统道闸时一定要与地感线圈搭配协调好，地感线圈输出入端与道闸双绞结合到一起，并且距离越短越好，线圈接好后要用干水泥将埋置地感线圈的水泥巢封好。

五、智能车牌识别系统道闸接好线后一定要仔细进行检测，如检测运行不正常，就需要重新对道闸进行安装。

无论是什么产品在安装与使用时都需注重于防范，智能车牌识别系统道闸只要按照要求安装、使用，不仅可以延长期使用的时间不易坏，还可以提升道闸使用寿命。

前面已经详细介绍过车牌识别的采集、预处理、定位等环节，今天来详细解读下分割和识别环节。

1、字符分割

经过前面定位出车牌区域后，由于并不知道车牌中总共有几个字符、字符间的位置关系、每个字符的宽高等信息，所以，为了保证车牌类型匹配和字符识别正确，字符分割是必不可少的一步。字符分割的主要思路是，基于车牌的二值化结果或边缘提取结果，利用字符的结构特征、字符间的相似性、字符间间隔等信息，一方面把单个字符分别提取出来，也包括粘连和断裂字符等特殊情况的处理；另一方面把宽、高相似的字符归为一类从而去除车牌边框以及一些小的噪声。一般采用的算法有：连通域分析、投影分析，字符聚类和模板匹配等。污损车牌和光照不均造成的模糊车牌仍是字符分割算法所面对的挑战，有待更好的算法出现并解决以上问题。

2.字符识别

对分割后的字符的灰度图像进行归一化处理，特征提取，然后经过机器学习或与字符数据库模板进行匹配，较后选取匹配度较高的结果作为识别结果。目前比较流行的字符识别算法有：模板匹配法、人工神经网络法、支持向量机法和Adaboost分类法等。模板匹配法的优点是识别速度快、方法简单，缺点是对断裂、污损等情况的处理有一些困难；人工神经网络法学习能力强、适应性强、分类能力强但比较耗时；支持向量机法对于未见过的测试样本具有更好的识别能力且需要较少的训练样本；Adaboost分类法能侧重于比较重要的训练数据，识别速度快、实时性较高。我国车牌由汉字、英文字母和阿拉伯数字3种字符组成，且具有统一的样式，这也是识别过程的方便之处。但由于车牌很容易受外在环境的影响，出现模糊、断裂、污损字符的情况，如何提高这类字符和易混淆字符的识别率，也是字符识别的难点之一。易混淆字符包括：0与D、0与Q、2与Z、8与B、5与S、6与G、4与A等。

车牌识别技术已经相对成熟，随处可见：小区出入口、停车场出入口、4s店等等。