如今，隨著經(jīng)濟的發(fā)展，人們生活水平的提高，道路上的車輛越來越多，越來越多的停車場建成。 為了更好地管理停車場訂單，停車場使用越來越多的智能車牌識別系統(tǒng)，受到市場的歡迎。

車牌識別是智能交通系統(tǒng)中一項很重要的技術，其大致原理分為圖像采集、車牌定位、字符分割、字符識別四大模塊，具體描述如下：

1. 圖像采集：這是車牌識別的步，通過攝像頭或其他圖像采集設備獲取包含車牌的圖像。
2. 車牌定位：車牌定位主要通過邊緣檢測和形態(tài)學運算等方法來實現(xiàn)。邊緣檢測可以通過檢測圖像中的邊緣信息來定位車牌，而形態(tài)學運算則可以通過膨脹和腐蝕等操作進一步提取出車牌區(qū)域。
3. 字符分割：字符分割是車牌識別的關鍵步驟。在這一階段，系統(tǒng)會將車牌圖像中的字符分割開來，以便后續(xù)的字符識別。這可以通過基于區(qū)域的方法或基于輪廓的方法來實現(xiàn)。
4. 字符識別：這是車牌識別的核心任務。系統(tǒng)會對分割出的字符進行識別，將其轉換成可讀的文本信息。

此外，在車牌識別過程中，還會涉及到圖像預處理步驟，包括灰度化、圖像增強、噪聲去除等，以簡化后續(xù)圖像處理的計算復雜度并提高識別準確率。

后，車牌識別系統(tǒng)會將識別結果進行輸出，可以是通過文本形式輸出識別的車牌號碼，或者是將識別結果與車牌圖像進行關聯(lián)，以便進行車輛追蹤和記錄。

車牌識別技術已經(jīng)廣泛應用于公安卡口、高速公路測速與收費、停車場管理、天網(wǎng)監(jiān)控、專車專停管理等領域，為智能交通管理和安全防控提供了有力的技術支持。

車牌識別的發(fā)展歷程可以大致劃分為以下幾個階段：

1. **早期階段（1980年代至1990年代）**：
- 早期的車牌識別技術主要是基于模板匹配的方法。這意味著，通過人工設計的特征模板與待識別車牌上的特征進行比較，以實現(xiàn)車牌號碼的識別。然而，這種方法的準確率并不高，尤其對于不同字體、顏色和變形的車牌，其適應性較差。

2. **基于特征提取的階段（1990年代至2000年代）**：
- 隨著計算機視覺技術的進步，研究者開始探索基于特征提取的車牌識別方法。在這些方法中，車牌圖像經(jīng)過預處理，以提取車牌上的特征點，并為之建立相應的特征描述子。隨后，利用模式匹配算法進行車牌號碼的識別和定位。相較于模板匹配，這種方法在準確率和魯棒性上有所提高，但對于遮擋和光照變化等場景的適應性依然有限。

3. **半自動識別階段**：
- 隨后，出現(xiàn)了基于光學字符識別（OCR）技術的半自動車牌識別系統(tǒng)。這類系統(tǒng)雖然提升了工作效率，但仍然需要人工干預，并且在復雜環(huán)境下的識別效果并不理想。

4. **全自動識別階段（21世紀初）**：
- 進入21世紀，車牌識別技術取得了明顯的突破，發(fā)展出了全自動化的識別系統(tǒng)。這些系統(tǒng)結合了高速相機、的圖像處理算法和人工智能技術，能夠在各種天氣和光線條件下快速準確地識別車牌，無需人工干預。

5. **基于深度學習的階段（2010年代至今）**：
- 近年來，隨著深度學習技術的興起，研究者開始將深度神經(jīng)網(wǎng)絡應用于車牌識別領域。深度學習技術能夠自動學習和提取圖像中的特征，進一步提高了車牌識別的準確率。

6. **多模態(tài)識別技術階段**：
- 為了應對更為復雜的識別環(huán)境，如夜間或惡劣天氣，現(xiàn)代車牌識別系統(tǒng)開始采用多模態(tài)識別技術。這種技術結合了可見光、紅外線、微波等多種傳感器數(shù)據(jù)，以實現(xiàn)更為魯棒的識別效果。

7. **物聯(lián)網(wǎng)與云計算階段**：
- 隨著物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和云計算技術的發(fā)展，車牌識別系統(tǒng)開始實現(xiàn)與其他智能交通系統(tǒng)的互聯(lián)互通，從而為交通管理和安全帶來了更多可能性。

綜上所述，車牌識別技術從早期的模板匹配發(fā)展到如今基于深度學習和多模態(tài)識別的系統(tǒng)，其準確率和適應性得到了顯著提升。

車牌識別系統(tǒng)的安裝過程主要包括以下幾個步驟：

1. 現(xiàn)場勘察：在安裝車牌識別設備之前，要對項目現(xiàn)場進行詳細的勘察，了解客戶需求，并制定完善的施工流程。這一步驟確保安裝過程的順利進行，并大程度滿足客戶的實際需求。

2. 確定車牌識別一體機的安裝位置：這是非常關鍵的一步，因為安裝位置會直接影響車牌識別效果。通常，需要根據(jù)每個出入口的現(xiàn)場環(huán)境和條件來決定。一般來說，一條車道會安裝一臺相機。如果車輛駛入車道時的方向不固定，當角度過大影響識別時，應考慮安裝副相機，以確保無論車頭偏向哪邊都能被識別。

3. 確定相機和線圈的安裝位置（如使用抓拍識別）：如果使用抓拍識別模式，需要確定相機和地感線圈的安裝位置。相機應安裝在距離線圈來車方向一側的佳距離為4-4.5m處。線圈的位置應確保車輛觸發(fā)車檢器時，車頭方向盡量偏向相機一側，從而拍攝到清晰、完整的圖片。如果是單通道（即進口和出口為同一車道），則需要使用雙路車檢器。若使用視頻識別模式，則無需安裝地感線圈和車檢器。

4. 確定道閘和防砸線圈的位置：道閘一般安裝在相機的同側，并位于相機的后面。建議與相機立桿的距離為30cm，以確保道閘門能夠方便開啟。防砸線圈的安裝位置也需根據(jù)實際情況進行確定，以確保安全。

按照這些步驟進行安裝，可以確保車牌識別系統(tǒng)的穩(wěn)定性和準確性。請注意，在實際安裝過程中，應遵守相關的安全規(guī)定，并確保所有設備均符合質量標準。

確定相機和線圈的安裝位置（如果使用抓拍識別）。相機距線圈來車方向一側的佳距離應為4～4.5m。線圈的位置應車輛觸發(fā)車檢器時車頭方向盡量偏向相機一側，這樣可以使相機拍到清晰、完整的圖片。如果是單通道（進口和出口是同一車道），則需要使用雙路車檢器。若使用視頻識別模式，則無需安裝地感線圈和車檢器。

確定道閘和防砸線圈的位置。道閘一般安裝在相機同側，且位于相機后面（與相機立桿距離30cm安裝），以道閘門可以方便開啟。同時，需要確保車道的寬度不小于3米，4.5米左右為佳，以便車輛出入順暢。對于地下停車場，如果道閘上方有阻擋物，則需要選用折桿式道閘，并根據(jù)阻擋物的高度來確定折桿點的位置。

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