为了实现停车场的高智能化管理，车辆智能管理系统由智能收费系统和智能控制系统组成，建立停车场的数据中心，将车辆数据集中管理。系统配置提前结账客户端，保障收费模式的多样化和便捷性。系统软件和硬件配置上留出相关的接口，可以很方便的扩充收费管理功能。

一、系统功能

1、对不同光照的适应能力

由于白天、夜晚的光照环境相差很大，不同应用场地也有不同的光照环境，因此本产品自主开发了对电子快门和曝光强度进行自动的调整的光线控制模块，以适应不同的光照环境。

2、对自然环境的适应能力

为适应环境温度的变化，本产品采用了宽温度范围的器件，并进行了大范围温度变化的实际测试，完全可以满足较大环境温度变化范围的应用。对于环境温度变化更大的地区，产品对内部温度采取半导体温度调节技术加以调整，可满足温度变化范围非常大地区的应用。同时具有很好的防雨、雪和高湿能力。

3、相对于应用系统的独立性

因车牌辨识技术是正在迅速发展的领域，车牌号码识别和车牌图片匹配的算法的性能提升也是永无止境的研究领域，车牌辨识系统必须具有相对于应用系统独立的特性才能在系统调整、维护、算法升级等过程中不影响应用系统的运行，车牌辨识系统的意外损坏也不会暂停系统的正常运行。

由于采用了嵌入式的结构形式，本产品的照明、拍摄、图像采集、车牌辨识算法都集成在一起，作为一个整体设备加以设计和实现。这种结构形式使得本产品同应用系统之间只通过通讯接口和通讯协议发生关系。

4、具有很高的系统可靠性

由于对本产品嵌入式的软硬件结构进行了优化、综合设计，不但增加了系统辨识车牌的性能，也增加了系统的可靠性。由于不依赖于任何操作系统，具有很高的系统可靠性，并可在10毫秒内实现系统的复位，不会在意外情况下延误应用系统的运行。

二、技术参数

车牌定位正确率 > 98%

捕捉车辆成功率：> 95%

车牌识别率：白天> 95%   夜晚>88% （整牌含汉字）

测速速度 < 0.1秒(从捕捉到车辆至输出速度结果)

识别速度 < 0.5秒(从捕捉到车辆至输出识别结果)

适应车速范围： < 30公里/小时

测速误差  <±3%

JEPG存储数据格式，分辨率768*576，压缩比10％～100％

每幅图像最大字节数： <20KB

图像象素： 768 × 576

最低照度： 0.08 LUX(彩色)

最低照度： 0.01 LUX(黑白)

图像灰度等级： 256级

图像彩色等级： 24位真彩色

清晰度 ： 480线

平均无故障时间： > 100000小时

适应环境温度范围 ：-60℃－+70℃；工作湿度：0 ～ 95%

工作电压： 176VAC ～ 243VAC， 50Hz±5Hz

停车场车牌识别是运用计算机自动完成车牌的识别，从而降低交通管理工作的复杂度。车牌识别过程分为图像预处理、车牌定位、车牌校正、车牌分割和车牌识别五个部分。 机场服务器与信息中心服务器进行数据交换，机场服务器需要将车牌识别数据推送到信息中心服务器。推送的数据包括摄像机点位信息、车牌号码和采集时间。

1. 图像预处理

   在整个车牌识别系统中，由于采集进来的图像为真彩图，再加上实际采集环境的影响以及采集硬件等原因，图像质量并不高，其背景和噪声会影响字符的正确分割和识别，所以在进行车牌分割和识别处理之前，需要先对车牌图像进行图像预处理操作。 

2. 车牌定位

   首先对车牌的二值图片进行形态学滤波，使车牌区域形成一个连通区域，然后根据车牌的先验知识对所得到的连通区域进行筛选，获取车牌区域的具体位置，完成从图片中提取车牌的任务。 

3. 车牌校正

   由于捕捉图片的摄像头与车身的角度问题，得到的车牌图片不是水平的。为了顺利进行后续的分割和识别，必须对车牌进行角度校正。在此，使用了Radon变换来对车牌进行校正。 

4. 车牌分割

   首先对车牌进行水平投影，去除水平边框；再对车牌进行垂直投影。通过对车牌进行投影分析可知，与最大值峰中心对应的为车牌中第二个字符和第三个字符的间隔，与第二大峰中心距离对应的即为车牌字符的宽度，并以此为依据对车牌进行分割。 

5. 字符识别

   通过采用模板匹配方法来对车牌进行识别。识别过程中，首先建立标准字库，再将分割所得到的字符进行归一化，将归一化处理后的字符与标准字库里的字符逐一比较，最后把误差最小的字符作为结果显示出来。

   在出口和入口分别安装车牌识别摄像机，通过采用车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法，利用车辆的高清摄像进行车牌号码、车牌颜色自动识别。牌照识别采用基于运动检测的车辆检测方法，其核心原理是通过学习建立道路背景模型，将当前帧图像与背景模型进行背景差分得到运动前景像素点，然后对这些运动前景像素进行处理得到车辆信息。该方法效果的优劣依赖于背景建模算法的性能。