伴随着中国城市现代化的发展。我国居民汽车拥有量与日俱增，在拥挤的市区里汽车和停车位之间的矛盾越来越突出，日渐无法已无法满足人们频繁的停车需求。相对于大车场，如何去解决车场和停车管理是开发单位和管理公司需要重点解决的问题。这就需要有合理的车场系统建设能够讲车场的经营效果提高，来对客户的服务品质提高，来提升项目的品牌效益。

车牌识别被提及的越来越多，传统停车业务在发展的路上在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：车牌识别如今已成为智能交通行业发展的核心技术。车牌识别技术是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来确定牌照在图像中的位置，再提取和识别出文本字符。车牌识别应用于智慧停车领域包含了出入口车牌识别、场内视频引导、道路停车三大板块，它是我们城市停车整体中必不可少的部分。

一、出入口车牌识别

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，然后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。1. 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。2. 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。3. 车牌定位：准确与否直接决定后面的字符分割和识别效果是整个车牌识别率的重要因素。主要内容是纹理特征分析定位算法。通过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描行扫描确定在列方向上含有车牌线段的候选区域。来确定一个车牌区域，这样用来对图像中的车牌实现定位。4. 字符分割：在图像中定位出车牌区域后；以灰度化、灰度拉伸、二值化等处理最后精确定位字符区域。已字符尺寸特征动态模板法进行字符分割，将字符大小进行统一化处理。

二、场内视频引导

场内视频引导它是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，是对无牌车的车位状态也能进行准确判断。

三、道路停车

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联系到了人工智能技术，比如车牌识别、超车位放置 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，以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。

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