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入口设备（车牌识别系统+道闸系统）

进口设备由图像抓拍系统、智能补光、道闸、停车场出入口控制机，车辆检测器，自动发卡系统，远距离读卡设备等组成，主要负责对进入停车场的内部车辆进行自动识别、身份验证并自动起落道闸;对外来车辆进行发卡，抓拍记录进入时间、车辆信息并自动起落道闸。该部分有时候需要安装停车场管理系统车位显示屏系统，还有的需要安装停车场诱导系统!

出口设备（车牌识别系统+道闸系统），出口设备由图像抓拍系统。 在使用车道扫码器扫码成功时，设备会显示并且语音提示“正在支付，请稍候”。**车道扫码机器服务放心可靠

实现相机的自动曝光处理、自动白平衡处理、自动逆光处理、自动过爆处理等，并对图像进行噪声过滤、对比度增强、图像缩放等处理。去噪方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等；增强对比度的方法有对比度线性拉伸、直方图均衡和同态滤波器等；图像缩放的主要方法有**近邻插值法、双线性插值法和立方卷积插值等。

车牌定位：从整个图像中准确地检测出车牌区域，是车牌识别过程的一个重要步骤，如果定位失败或定位不完整，会直接导致**终识别失败。 **车道扫码机器服务放心可靠车道扫码器的出现使得一部手机走遍高速不再是空想。

随着智能化的发展，无人值守停车场慢慢出现在人们的视野。那么无人值守停车场究竟有多方便？车主在毫无人为干预的情况下真的能做到便捷的出入停车场吗？

一、无人值守停车系统

进入物联网时代，停车已不在是简单的出入控制，如何增强用户体验、降低维护成本、增加运营收益，已成为时代的主题，基于物联网技术的无人值守平台，应时而生！云对讲、云坐席、云识别、云支付，专为无人值守。

二、无人值守停车系统特色;工业级标准生产设计，高稳定可靠性。

车牌定位方法一般会依据纹理特征、颜色特征和形状特征等信息，采用投影分析、连通域分析、机器学习等算法检测车牌。投影分析方法根据车牌字符与背景交替出现的次数相比于其他情况要多这个特征，通过图像在水平和垂直方向的投影分析来定位车牌。连通域分析根据车牌中的每个字符都是一个连通域且这些连通域的结构和颜色都一致的特征，通过检测并合并这些连通域来定位车牌；机器学习的思路是，先使用从很多个车牌样本中提取出来的特征把一个弱分类器训练成一个强分类器。 车道扫码器出口扫码支付解决方案以车牌识别为技术基础，从而实现的车牌识别停车场智能化管理系统。

如果在定位到车牌后先进行车牌校正处理，这样做有利于去除车牌边框等噪声，更有利于字符识别。目前常用校正方法有：Hough变换法，通过检测车牌上下、左右边框直线来计算倾斜角度；旋转投影法，通过按不同角度将图像在水平轴上进行垂直投影，其投影值为0的点数之和比较大时的角度即为垂直倾斜角度，水平角度的计算方法与其相似；主成分分析法，根据车牌背景与字符交界处的颜色具有固定搭配这一特征、求出颜色对特征点的主成分方向即为车牌的水平倾斜角度。 车道扫码器的出现提升了效率。**车道扫码机器服务放心可靠

车道扫码器作为收费岗亭内的一件新工具，被放置在收费岗亭的桌面上。**车道扫码机器服务放心可靠

然后经过机器学习或与字符数据库模板进行匹配，后面选取匹配度比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。车牌识别摄像机原理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。 **车道扫码机器服务放心可靠

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