聊城东昌府区智能车牌识别系统厂家电话

智能车牌识别系统常见的故障问题以及解决方法。
1、图像输出不来
出现这种情况先应该进行下面几项检查：摄像机是否有图像数据输出;镜头驱动线是否断裂或者连接正确。摄像机与控制板的连接线是否连接正确。识别系统是否有图像输出，检查视频线是否接入识别器模拟视频输入接口等。
2、过车显示“无”
此类故障多数是因为图像输入方面的原因。先检查车牌识别摄像机是否正常，图像是否清晰,位置是否有移动。对于监控摄像与车牌识别摄像分开的车道，可将接入识别仪的视频头接在字符叠加器上，观察图像是否正常，并调整摄像机。
3、车辆过抓拍线圈，软件无任何反应。
该类故障原因主要是工控机未收到触发信号，车牌识别主机及收费软件均未工作。此类故障请参见线圈及抓拍检测器维修过程。
4、软件显示“正在获取”。
该类故障原因主要是工控机与车牌识别主机通讯方面的原因。先检查车牌识别仪是否正常开启，并供电。其次检查车道网络是否正常。后请联系统监控中心对车道配置文件进行检查。

车牌识别产品性能优势：
1、优化的嵌入式算法：综合识别率99.5%。
2、视频流识别优化处理：程度的识别准确度。
3、的成像自动控制：自动跟踪光线变化，有效抑制顺光和逆光；夜间抑制汽车大灯补光灯基于图像分析算法进行控制，避免了传统基于光敏电阻补光的不稳定性。
4、可以脱机运行。
5、产品稳定：的硬件架构和稳定的算法

为什么智能停车场管理系统建立社区，据安泰访问，在我的住宅停车场部分仍采用传统的人工管理方法，车辆进出仍然需要管理员手动开启。
智能车牌识别系统帮助机场停车场和T2航站楼的引入，前几天，很多来到机场的旅客发现，当进入机场停车场处时，没有停车证，而是直接进入停车场。开车离开停车场时。
车牌识别系统如何引导智能停车管理的时代？对国内停车场管理系统近几年的市场需求进行了分析，初步估算了2014的停车需求将达到30亿元以上。

该系统可以全天工作，不中断，不疲劳，低误码率.，它能适应高速行驶的车辆,能在不影响正常交通的情况下完成车辆运动过程中的任务.司机不会意识到高度隐私.该系统的应用将大大提高执法效率。
智能车牌识别系统技术结合测速设备,可用于惩罚车辆超速,常用于高速公路.具体应用是:在道路上设置车速点,捕捉超速车辆,识别号,并将车辆的号和图片发送到各个出口.在每一个设置中,处罚与智能识别的车辆牌照识别设备和号码,并已收到的数量超速车辆,一旦号码是相同的执法通知警告装置。
与传统的超速方式相比,该应用可以节省警力,降低执法人员的强度，而且、隐蔽,驾驶员需要时刻提醒自己不要超速行驶,大大减少了超速行驶。
车辆出入管理,智能车牌识别设备安装在内外,记录车辆的号、存取时间，并结合自动门、栏杆机控制设备,实现车辆的自动管理.在停车场,可以自动计时收费,自动计算停车位数,并计算提示时间.停车费的自动管理可以节省人力,提率。

智能小区的应用,可以自动判断入境车辆是否属于该小区,实现了非内部车辆的自动计时收费.在某些单元中,应用程序还可以与车辆调度系统相结合,自动、客观地记录机组的车辆。

利用摄像头采集图像，同时实现所有前端基本视频信息的采集、识别和人工图像取证判别，可以为未来智能交通系统工程接口预留前景。
红外光路是利用反射和红外光学特性，利用红外摄像机采集车辆的灰度图像，由于红外的特性，车辆几乎只能在图像中看到，然后用黑白图像处理的方法来识别。在950nm红外照明装置可以捕捉到一个好的反光图像。因为红外光不是可见光，所以它不会对驾驶员产生视觉冲击。
此外，红外照明器提供恒定的光，所拍摄的图像是相同的，无论它是亮的或黑暗的小时的。的例外是白天，有时会看到一些许可证的细节，因为晴天时太阳光的影响。使用红外灯的缺点是捕获的图像不是彩色的，不能获得车辆图像，严重依赖于的反光材料。

车牌识别系统的智能化程度高，可以使一个停车场，实现统一管理，通过系统管理人员能够对员工保护在职情况安装，客户的支付数据，进出车辆管理，停车位的利用率、免费率等数据可以了解时间，并根据需要生成各种统计报表。在运行过程中，车牌识别系统的管理员可以使用计算机进行操作，如果没有现场的计算机，可以随时随地使用电话进行操作和管理。

车牌识别系统的采集单元会自动的对图像影像进行预处理，完够定位出车辆的位置，然而再把识别出来的字符进行分割再进行对比，然而组成号的输出。能识别输出步骤通常会有以下几点：
车辆检测：可采用地线圈检测、检测技术、红外检测、视频检测等多种方式感知车辆的经过，而且还触发摄像机对车辆进行抓拍采集。
图像采集：经过摄像抓拍主机对通行车辆实时采集、不连续记载。
预处置：自动曝光、自动白均衡、噪声过滤以及边缘加强、伽马校正、比照度调整等。
定位：在经过图像预处置之后对图像进行行列扫描确定区域位置。
字符的分割：在图像中定位出车辆的所在区域后，经过第二值化和灰度化的处理能够准确定位到字符区域，然后依据字符尺寸特征来进行字符分割。
字符辨认：对分割后的字符缩放、特征提取，与字符数据库模板中的规范字符表达方式停止匹配判别。
结果输出：将辨认的结果以文本格式输出。

车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，目前新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%。