車卡識別過程您了解嗎-上海車卡識別系統
無人值守停車場管理主要通過車卡識別、車位引導、無感支付等技術實現。當車輛進入停車場時，入口車卡識別一體機主動監測到車輛的車卡(智能道閘)，并對其身份進行識別。如果是內部車輛/已購買停車位車輛，則道閘開啟，車子駛進停車場；如果是臨停車輛，則道閘開啟并開始計算其停車時長，車輛便可開進停車場。另外攝像機可以抓拍下該車輛的進出場照片，存儲在云服務器上。車輛離開停車場時，出口控制機自動檢測到車輛的到來，并判斷車輛身份。如果是臨時車，則計算其臨停費用，根據設定要支付費用后方可離開，或可先離場再支付；如果是內部車/已購買車位車輛，直接道閘開啟，車輛駛出停車場。在停車收費方面，用戶可以通過車場內的自助繳費機或者瞄碼分享APP、注冊小程序等方式來完成繳費充值，這樣可以實現快速離場，不會在出入口處發生擁堵了。
車卡識別過程中，牌照顏色的識別依據算法不同，可能在上述不同步驟實現，通常與車卡識別互相配合、互相驗證_車卡識別系統公司小編來為大家娓娓道來：?
1.牌照定位
自然環境下，汽車圖像背景復雜、光照不均勻，如何在自然背景中準確地確定牌照區域是整個識別過程的關鍵。首先對采集到的頁示圖像進行大范圍相關搜索，找到符合汽車卡照特征的若干區域作為候選區，然后對這些侯選區域做進一步分析、評判，至后選定一個至佳的區域作為牌照區域，并將其從圖像中分離出來。
2.牌照字符分割
完成牌照區域的定位后，再將牌照區域分割成單個字符，然后進行識別。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內的間隙處取得局部至小值的附近，并且這個位置應滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對復雜環境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。
3.牌照字符識別方法
主要有基于模板匹配算法和基于人工神經網絡算法。基于模板匹配算法首先將分割后的字符二值化并將其尺寸大小縮放為字符數據庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，選擇至佳匹配作為結果。基于人工神經網絡的算法有兩種：一種是先對字符進行特征提取，然后用所獲得特征來訓練神經網絡分配器；另一種方法是直接把圖像輸入網絡，由網絡自動實現特征提取直至識別出結果。
實際應用中，車卡識別系統的識別率還與牌照質量和拍攝質量密切相關。牌照質量會受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體退色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、枷牌照等等；實際拍攝過程也會受到環境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車卡識別的識別率，也正是車卡識別系統的困難和挑戰所在。為了提高識別率，除了不斷地完善識別算法還應該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像至利于識別。
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