主要功能

1、出入管理系統(tǒng)

無人值守、各通道機器人立運行，管理車輛正常出入、自主計費。

2、主、副車牌識別系統(tǒng)

在傳統(tǒng)單識別攝像頭基礎上采用雙重識別車輛識別率，同時有效防跟車、誤識別，冗余保障。

3、自助繳費模塊

場內(nèi)、出場、支付寶掃碼支付；

出場車主展示、支付寶付款碼支付（解決車主手機無4G網(wǎng)絡情況下支付）；

出場現(xiàn)金支付。

4、發(fā)票發(fā)放模塊

車輛出場自助領取定額紙質(zhì)發(fā)票。

5、車道全景視頻監(jiān)控系統(tǒng)

實時顯示各出入口運行畫面情況，接入視頻分析技術當通道有人員異常聚集、闖入時系統(tǒng)自動報警提示。

6、優(yōu)惠打折系統(tǒng)

商戶可對收費車輛提供自定義多樣的打折優(yōu)惠方案。

7、車型比對系統(tǒng)

車輛出場時，系統(tǒng)自動對車輛出入場車輛圖片進行配對分析，車輛安全。

8、無牌車系統(tǒng)

多種出入方式可以選擇：掃描入場、出場/輸入手機號碼代替車牌車入場、出場/領取紙質(zhì)憑條入場、出場。

9、語音播報系統(tǒng)

車場根據(jù)不同類型、不同場景自定義播報對應提示語。

車牌識別設備系統(tǒng)以“無人值守、云端管理”的建設理念，以新穎的智慧應用，聚集各種服務資源，通過智能車牌識別設備+車場視覺智能控制系統(tǒng)+車主移動APP+物業(yè)收費人員APP+停車管理云平臺，讓業(yè)車主輕松享受安全、便捷的智慧通行；通過移動信息化建設，強化物業(yè)對停車場的管控能力，從而增加停車通行效率，降低人工成本，杜絕收費漏洞。
車牌識別設備，它可以幫助物業(yè)公司省去停車收費崗，堵住收費漏洞，同時降低企業(yè)經(jīng)營風險。2018年1月，某物業(yè)在轄管的小區(qū)（每天車流量過3000車次）試用 車牌識別設備值守后，提升物業(yè)形象以外更重要的是大大節(jié)省了值守人員的費用。

隨著經(jīng)濟的發(fā)展，中小城市機動車增長迅速，非機動車在原有的基數(shù)上穩(wěn)步上升，新型的車種不斷增加，城市停車位缺口大，配建停車位嚴重不足，造成停車位的短缺。另外停車場規(guī)劃不合理，大多停車場泊車位沒按照規(guī)劃設置，地方大的場地泊車位多，有閑置現(xiàn)象，泊車位沒有得到充分利用。而場地小的地方因停車位少而泊車緊張。
車牌識別系統(tǒng)是指能夠檢測到受路面的車輛并自動提取車輛牌照信息（含漢字字符、英文字母、阿拉伯數(shù)字及號牌顏色）進行處理的技術。識別是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分之一，應用十分廣泛。它以數(shù)字圖像處理、模式識別、計算機視覺等技術為基礎，對攝像機所拍攝的車輛圖像或者視頻序列進行分析，得到每一輛汽車的號碼，從而完成識別過程。通過一些后續(xù)處理手段可以實現(xiàn)停車場收費管理，交通流量控制指標測量，車輛定位，汽車防盜，高速公路超速自動化、闖紅燈電子、公路收費站等等功能。對于維護交通安全和城市，防止交通堵塞，實現(xiàn)交通自動化管理有著現(xiàn)實的意義。

幾乎所有高新科技都可促進其發(fā)展，尤其是信息時代的來臨，更為該發(fā)展提供契機。安防工程的技術要點包括入侵報警系統(tǒng)、視頻監(jiān)控系統(tǒng)、出入口控制系統(tǒng)以及電子巡查系統(tǒng)四
目前道路交通壓力劇增，如何緩解車輛過多的壓力是智慧交通研究中心的關鍵一環(huán)。而智慧交通是旨在建立起一種大范圍、、實時、準確、的交通運輸管理系統(tǒng)，進而成為可以有效地利用現(xiàn)有交通設施、減少交通負荷和環(huán)境污染、交通安全、提高運輸效率的重要手段。

未來隨著城市化進程的加劇，智能化交通管理將是當下交通發(fā)展的大方向，而作為智慧交通管理體系的重要核心，車牌識別也將得到進一步優(yōu)化和進步。返回搜狐，查看更多
隨著移動行業(yè)的爆發(fā)式發(fā)展，手機配置不斷提高，基于手機平臺的信息采集、圖像處理、數(shù)據(jù)傳輸?shù)确矫娴难芯恳渤蔀榱藷狳c，這使得基于手機平臺上的車牌識別成為可能。傳統(tǒng)的車牌識別系統(tǒng)一般都基于固定的桌面平臺、圖像采集不靈活，特別是對于交通管理部門來說，對違章車輛車牌的自動登記非常不便，因此基于移動端車牌識別出現(xiàn)了。

那么如何實現(xiàn)車牌識別的呢，下面簡單說說：
對現(xiàn)存的車牌識別算法進行了研究，在諸多算法中尋找到一種適合在Android、iOS平臺上運行的算法。先通過智能手機的攝像頭獲得車牌的彩色圖像，然后將采集到的圖像進處理，包括通過YUV模型進行灰度化，分段線性變換進行灰度拉升，二值化，Roberts算子進行邊緣檢測，數(shù)學形態(tài)學處理等，然后通過Hough變換進行車牌矯正，其次用雙投影和灰度跳變的方法實現(xiàn)車牌的定位、分割，后通過模板匹配實現(xiàn)車牌識別。