车位引导系统引领智能停车生活

跟着轿车保有量的迅猛增加，怎么快速泊车，提高泊车场运用率成为迫在眉睫的大众议题。泊车场车位引导系统的诞生，很好的处理了泊车场的处理问题。

车位引导系统主要适用于大、中型地下泊车场，广泛用于政府办公楼、火车站和购物中心等公共泊车场。跟着泊车场数量和规划的扩展，商场运用不断增多，车位引导系统作为泊车处理系统的一个子系统初步朝产业化发展，国内初步呈现专门出产车位引导系统设备的厂商。特别是北京、上海、广州等大中型城市的发展规划中，都对泊车换乘公共交通办法进行了规划。以上海为例，依据“十一五”交通枢纽规划，大规划的泊车换乘设施均散布于中环线以外，泊车换乘（P+R）需求规划总计2.4万个；此外，加上现有的没有安装车位引导系统的泊车场，车位引导系统商场的发展潜力巨大，车位引导系统将会被越来越广泛的运用。

在国内商场上，国内产品价格低，性价比比较高，并且国内在售后服务方面比较有优势，服务比较及时。在运用上，国内产品比较合适我国的国情，国外产品的品质比较到位。很多能提供泊车场处理系统、出入口操控系统的厂商，都在他们的产品清单里加上了引导系统设备，这说明业内企业还是非常看好它的商场潜力。信任车位引导系统在不久的将来将得到更多地运用，在泊车处理设备的商场比例中，占有越来越多比例。

1)车牌定位，定位图片中的车牌方位；
2)车牌字符切开，把车牌中的字符切开出来；
3)车牌字符辨认，把切开好的字符进行辨认，终究组成车牌号码。车牌辨认进程中，车牌色彩的辨认依据算法不同，可能在上述不同进程完结，一般与车牌辨认相互配合、相互验证。
1)车牌定位自然环境下，轿车图像布景杂乱、光照不均匀，怎么在自然布景中地确定车牌区域是整个辨认进程的要害。首要对收集到的视频图像进行大范围相关查找，找到契合轿车车牌特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步剖析、评判，最终选定一个区域作为车牌区域，并将其从图像中分离出来。
2)车牌字符切开完结车牌区域的定位后，再将车牌区域切开成单个字符，然后进行辨认。字符切开一般采用垂直投影法。因为字符在垂直方向上的投影必定在字符间或字符内的空地处获得部分最小值的邻近，并且这个方位应满意车牌的字符书写格式、字符、标准约束和一些其他条件。运用垂直投影法对杂乱环境下的轿车图像中的字符切开有较好的作用。
3)车牌字符辨认办法主要有依据模板匹配算法和依据人工神经网络算法。依据模板匹配算法首要将切开后的字符二值化并将其标准巨细缩放为字符数据库中模板的巨细，然后与一切的模板进行匹配，挑选匹配作为效果。依据人工神经网络的算法有两种：一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来操练神经网络分配器. 实践运用中，车牌辨认系统的辨认率还与车牌质量和摄影质量密切相关。车牌质量会遭到各种要素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、车牌被遮挡、车牌歪斜、高亮反光、多车牌、假车牌等等；实践摄影进程也会遭到环境亮度、摄影办法、车辆速度等等要素的影响。这些影响要素不同程度上降低了车牌辨认的辨认率，也正是车牌辨认系统的困难和应战所在。为了提高辨认率，除了不断地完善辨认算法还应该想办法战胜各种光照条件，使收集到的图像最利于辨认。