目前车牌自动识别在停车场系统中应用越来越广泛，车牌自动识别是利用采集车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色的自动模式识别技术。一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分。车牌自动识别系统技术的核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。

目前车牌自动识别在停车场系统中应用越来越广泛，车牌自动识别是利用采集车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色的自动模式识别技术。一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分。车牌自动识别系统技术的核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。车牌识别单元对图像进行处理，定位出车牌位置，再将车牌中的字符分割出来进行识别，组成车牌号码输出。

目前采用的车牌识别在停车场管理系统中的应用模式主要有三种：视频识别模式、地感线圈识别模式、视频＋地感识别模式。

一、视频识别模式

视频触发优势是不用安装地感线圈，工程量小。当车辆进入进入视频识别区域时，相机自动通过车辆的动态图像识别车牌信息，同时提供模拟触发识别。缺点是针对无牌车无法输出图像，容易漏车。若未识别出车牌结果，可手动点击模拟触发进行识别。

二、地感线圈识别模式

地感线圈触发，一般情况下，在停车场道闸前10米左右的位置，会设有减速带，车辆通过减速带减速，为识别车牌留出时间，车辆进入识别区域，触发地感线圈，自动指挥相机进行抓拍，通过自字符检测，识别出车牌，道闸放行。地感线圈触发车牌识别优势在于触发率高、不易漏车，而且性能实用稳定，针对无牌车能够输出图像记录。缺点是需要施工安装地感，工程量大。

三、视频＋地感识别模式

这种方式是前两种模式的升级版，视频加地感识别模式是通过视频识别方式进行识别，通过地感触发方式进行上传。相比较地感线圈识别和视频识别模式，视频＋地感识别模式能够提供更快的识别速度和更高的识别率。视频＋地感灵活切换的识别模式，是目前应用灵活性好的识别模式，通过软件划定识别区域和输出区域，根据客户现场环境，设置车牌输出的位置，可以解决跟车被识别，火过早输出的问题。当无牌车行驶到输出区域，轻松记录无牌车信息。

尽管车牌识别在智能停车场系统的市场很庞大，但要在停车场收费系统占有一席之地一点都不容易，立足于企业本身，如果不能从同质化的停车场设备产品线中突围而出，或许进军服务市场是另外一个不错的选择，但智能停车场管理系统服务市场的前期投入与硬件市场不同，其前期投入大，盈利回收慢，也是所有的停车场系统企业必须考虑到的风险

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