停車場系統(tǒng)怎樣才能車牌識別停車場系統(tǒng)的正確性？想必這是眾多停車場系統(tǒng)生產(chǎn)廠家共同面對的一個問題，從技術(shù)上講，現(xiàn)有的停車場收費管理系統(tǒng)都采用了所謂的“云”架構(gòu)，這與立停車場所采用的局域網(wǎng)架構(gòu)不同。在“云”架構(gòu)下，作為支付對象的車牌號需要上傳到云服務(wù)器，這是后續(xù)基于移動互聯(lián)網(wǎng)綁定車牌號支付的前提。如果車牌號存在錯誤，錯誤的車牌號上傳到云服務(wù)器，可想而知，后續(xù)基于車牌號的支付必出現(xiàn)混亂。造成混亂的原因是現(xiàn)有的車牌識別技術(shù)都是以識別率為技術(shù)指標(biāo)，即使識別率達(dá)到99%，仍存在1%的錯誤，如何做到車牌識別的正確率呢？簡單來說就是增加對車輛后車牌識別，目前的車牌識別停車場系統(tǒng)都是只抓取的前車牌

車牌識別系統(tǒng)車輛檢測車輛檢測可以采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達(dá)檢測技術(shù)、視頻檢測等多種方式。其中采用視頻檢測可以避免破壞路面、不必附加外部檢測設(shè)備、不需矯正觸發(fā)位置、節(jié)省開支，而且更適合移動式、便攜式應(yīng)用的要求。

停車場系統(tǒng)圖像采集可以通過高清攝像抓拍主機(jī)對卡口過車或車輛違章行為進(jìn)行實時、不間斷記錄、采集。車牌識別具體又分為三個步驟：車牌定位、車牌提取、字符識別流程就是在圖像中準(zhǔn)確的定位出車牌的位置，并將車牌部分的圖像分割出來，再對分割后的字符進(jìn)行縮放、特征提取，獲得特定字符的表達(dá)形式，然后通過分類判別函數(shù)和分類規(guī)則，與字符數(shù)據(jù)庫模板中的標(biāo)準(zhǔn)字符表達(dá)形式進(jìn)行匹配判別，就可以識別出輸入的字符圖像。

車牌識別系統(tǒng)是按照我國標(biāo)準(zhǔn)汽車牌照是由漢字、英文字母和阿拉伯?dāng)?shù)字組成，漢字識別與字母和數(shù)字的識別有很大的區(qū)別，漢字的識別增加了識別的難度；我國汽車車牌的懸掛位置不統(tǒng)一；國家的汽車牌照格式(如汽車牌照的尺寸大小，牌照上字符的排列等)通常只有一種，而我國則根據(jù)不同車輛、車型、用途規(guī)定了多種牌照格式，分為普通車轎車、使館車、警車、軍車等，并且通常汽車牌照中也分大車和小車；我國汽車牌照的底色和字符顏色有多種組合，我們?nèi)粘Ｉ钪谐Ｒ姷挠兴{(lán)底白字車牌、黃底黑字車牌、以及白底黑字車牌等等。

車牌識別系統(tǒng)的基本硬件配置是由攝像機(jī)、主控機(jī)、采集卡、照明裝置組成。而軟件是由一個具有車牌識別功能的圖像分析和處理軟件，以及一個滿足具體應(yīng)用需求的后臺管理軟件組成。車牌識別系統(tǒng)于是出現(xiàn)了兩種產(chǎn)品形式，一種是軟硬件一體，或者用硬件實現(xiàn)識別功能模塊，形成一個全硬件的車牌識別器，例如DSP。另外一種形式是開放式的軟、硬件體系，即硬件采用標(biāo)準(zhǔn)工業(yè)產(chǎn)品，軟件作為嵌入式軟件。兩種產(chǎn)品形式各有優(yōu)缺點。開放式體系的優(yōu)點是由于硬件采用標(biāo)準(zhǔn)工業(yè)產(chǎn)品，運行維護(hù)容易掌握，備品備件采購可以從任何一家產(chǎn)商獲得，不用擔(dān)心因為一家產(chǎn)商倒閉或供貨不足而出現(xiàn)產(chǎn)品失效或采購困難。而軟硬件一體式產(chǎn)品，對于使用者操作產(chǎn)品時更易操作及控制。對于后期的維護(hù)調(diào)試也更易于掌握。

車牌識別系統(tǒng)采用計算機(jī)視覺技術(shù)識別車牌的流程通常都包括車輛圖像采集，車牌定位，字符分割，光學(xué)字符識別，輸出識別結(jié)果5個步驟。車輛圖像的采集方式?jīng)Q定了車牌識別的技術(shù)路線。國際ITS通行的兩條主流技術(shù)路線是自然光和紅外光圖像采集識別。自然光和紅外光不會對人體產(chǎn)生不良的心理影響，也不會對環(huán)境產(chǎn)生新的電子污染，屬于綠色環(huán)保技術(shù)。自然光路線是指白天利用自然光線，夜間采用輔助照明光源，用彩色攝像機(jī)采集車輛真彩色圖像，用彩色圖像分析處理方法識別車牌。自然光真彩色識別技術(shù)路線，與人眼感光習(xí)慣一致，并且，真彩色圖像能夠反映車輛及其周圍環(huán)境真實的圖像信息，不僅可以用來識別車牌照，而且可以用來識別車牌照顏色、車流量、車型、車顏色等車輛特征。用一個攝像機(jī)采集的圖像，同時實現(xiàn)所有前端基本視頻信息采集、識別和人工輔助圖像取證判別，可以前瞻性的為未來的智能交通系統(tǒng)工程預(yù)留接口。