車位引導(dǎo)系統(tǒng)引領(lǐng)智能停車生活

跟著轎車保有量的迅猛增加，怎么快速泊車，提高泊車場(chǎng)運(yùn)用率成為迫在眉睫的大眾議題。泊車場(chǎng)車位引導(dǎo)系統(tǒng)的誕生，很好的處理了泊車場(chǎng)的處理問(wèn)題。

 車位引導(dǎo)系統(tǒng)主要適用于大、中型地下泊車場(chǎng)，廣泛用于政府辦公樓、火車站和購(gòu)物中心等公共泊車場(chǎng)。跟著泊車場(chǎng)數(shù)量和規(guī)劃的擴(kuò)展，商場(chǎng)運(yùn)用不斷增多，車位引導(dǎo)系統(tǒng)作為泊車處理系統(tǒng)的一個(gè)子系統(tǒng)初步朝產(chǎn)業(yè)化發(fā)展，國(guó)內(nèi)初步呈現(xiàn)專門(mén)出產(chǎn)車位引導(dǎo)系統(tǒng)設(shè)備的廠商。特別是北京、上海、廣州等大中型城市的發(fā)展規(guī)劃中，都對(duì)泊車換乘公共交通辦法進(jìn)行了規(guī)劃。以上海為例，依據(jù)“十一五”交通樞紐規(guī)劃，大規(guī)劃的泊車換乘設(shè)施均散布于中環(huán)線以外，泊車換乘（P+R）需求規(guī)劃總計(jì)2.4萬(wàn)個(gè)；此外，加上現(xiàn)有的沒(méi)有安裝車位引導(dǎo)系統(tǒng)的泊車場(chǎng)，車位引導(dǎo)系統(tǒng)商場(chǎng)的發(fā)展?jié)摿薮?，車位引?dǎo)系統(tǒng)將會(huì)被越來(lái)越廣泛的運(yùn)用。

在國(guó)內(nèi)商場(chǎng)上，國(guó)內(nèi)產(chǎn)品價(jià)格低，性價(jià)比比較高，并且國(guó)內(nèi)在售后服務(wù)方面比較有優(yōu)勢(shì)，服務(wù)比較及時(shí)。在運(yùn)用上，國(guó)內(nèi)產(chǎn)品比較合適我國(guó)的國(guó)情，國(guó)外產(chǎn)品的品質(zhì)比較到位。很多能提供泊車場(chǎng)處理系統(tǒng)、出入口操控系統(tǒng)的廠商，都在他們的產(chǎn)品清單里加上了引導(dǎo)系統(tǒng)設(shè)備，這說(shuō)明業(yè)內(nèi)企業(yè)還是非?？春盟纳虉?chǎng)潛力。信任車位引導(dǎo)系統(tǒng)在不久的將來(lái)將得到更多地運(yùn)用，在泊車處理設(shè)備的商場(chǎng)比例中，占有越來(lái)越多比例。

1)車牌定位，定位圖片中的車牌方位；
2)車牌字符切開(kāi)，把車牌中的字符切開(kāi)出來(lái)；
3)車牌字符辨認(rèn)，把切開(kāi)好的字符進(jìn)行辨認(rèn)，終究組成車牌號(hào)碼。車牌辨認(rèn)進(jìn)程中，車牌色彩的辨認(rèn)依據(jù)算法不同，可能在上述不同進(jìn)程完結(jié)，一般與車牌辨認(rèn)相互配合、相互驗(yàn)證。
1)車牌定位自然環(huán)境下，轎車圖像布景雜亂、光照不均勻，怎么在自然布景中地確定車牌區(qū)域是整個(gè)辨認(rèn)進(jìn)程的要害。首要對(duì)收集到的視頻圖像進(jìn)行大范圍相關(guān)查找，找到契合轎車車牌特征的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對(duì)這些侯選區(qū)域做進(jìn)一步剖析、評(píng)判，最終選定一個(gè)區(qū)域作為車牌區(qū)域，并將其從圖像中分離出來(lái)。
2)車牌字符切開(kāi)完結(jié)車牌區(qū)域的定位后，再將車牌區(qū)域切開(kāi)成單個(gè)字符，然后進(jìn)行辨認(rèn)。字符切開(kāi)一般采用垂直投影法。因?yàn)樽址诖怪狈较蛏系耐队氨囟ㄔ谧址g或字符內(nèi)的空地處獲得部分最小值的鄰近，并且這個(gè)方位應(yīng)滿意車牌的字符書(shū)寫(xiě)格式、字符、標(biāo)準(zhǔn)約束和一些其他條件。運(yùn)用垂直投影法對(duì)雜亂環(huán)境下的轎車圖像中的字符切開(kāi)有較好的作用。
3)車牌字符辨認(rèn)辦法主要有依據(jù)模板匹配算法和依據(jù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。依據(jù)模板匹配算法首要將切開(kāi)后的字符二值化并將其標(biāo)準(zhǔn)巨細(xì)縮放為字符數(shù)據(jù)庫(kù)中模板的巨細(xì)，然后與一切的模板進(jìn)行匹配，挑選匹配作為效果。依據(jù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對(duì)字符進(jìn)行特征提取，然后用所獲得特征來(lái)操練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器. 實(shí)踐運(yùn)用中，車牌辨認(rèn)系統(tǒng)的辨認(rèn)率還與車牌質(zhì)量和攝影質(zhì)量密切相關(guān)。車牌質(zhì)量會(huì)遭到各種要素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、車牌被遮擋、車牌歪斜、高亮反光、多車牌、假車牌等等；實(shí)踐攝影進(jìn)程也會(huì)遭到環(huán)境亮度、攝影辦法、車輛速度等等要素的影響。這些影響要素不同程度上降低了車牌辨認(rèn)的辨認(rèn)率，也正是車牌辨認(rèn)系統(tǒng)的困難和應(yīng)戰(zhàn)所在。為了提高辨認(rèn)率，除了不斷地完善辨認(rèn)算法還應(yīng)該想辦法戰(zhàn)勝各種光照條件，使收集到的圖像最利于辨認(rèn)。