一、保障停车场运营效益
传统的停场收费系统人工收费模式都存在很多缺陷，首先工作强度大、效率低，然后则是财务容易造成漏洞或者现金流失，车牌识别系统，人情放行不良行为、财务账单不对等问题。在科技进步下，现在云停车场系统全部采用电脑收费，每一笔款都有记录可查，可实时调取统计记录查看、核实，从而确保操作不失误或者作 bi 行为发生。
二、秒进秒出 有效解决出口拥堵、
智能停车场系统包括了车牌识别系统的安装，车牌识别系统能不停车、不取卡、不排队自动识别放行，自动获取车辆的特zheng 信息记录在云平台上，大大增加通行效率，保障出入车辆畅通无阻，节省车主的时间，提升效率。
三、智能引流 提高停车场利用率
车位引导系统是现代智能停车场管理系统中的一项重要技术，是通过车位安装的探测器来获得空车位信息，然后通过云平台的数据处理传向给车主车位信息，引导车主泊车是现代一种智能化的停车场管理系统，能快速帮助车主找空车位、车位预定和反向寻车，节省各个环节的时间，提高车位使用效率、加快车辆周转性，从而降低人工投入成本，物业经济效益不断地提高，顾客的满意度也不断提升，给停车场合物业树立良好形象。
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一、停车难由智能停车场系统来“帮忙”
出门找不到停车位，好不容易进到停车库又要为寻找空车位而四处打转，不少车主都有过这样的窘迫经历。用智慧停车系统的停车场，不仅可以自动寻找空余车位，并规划zui优停车路线引导车主停车;取车时，又能反向寻找车辆停车位置，全程无需人工操作。
二、车位少由路边停车位来“扩容”
不论商场还是路边，停车位短缺已经成为不少车主开车出门的一大痛点。如何在现有城市空间有限的情况下，充分利用土地资源实现车位扩建，是解决车位短缺问题的关键。德立云自主研发的智能停车系统，针对医院、学校、广场、商圈、社区等各种停车困难，提供多种智能停车解决方案。通过对视频识别、蓝牙定位、nb-iot等技术的集成应用，可将路边停车位及传统停车场进行智能化改造，有效实现车位“扩容”。
三、交通堵智慧停车云平台来“指挥”
城市级停车生态管理云平台是从“政用”、“商用”、“民用”三个维度实现政府监管、企业运营以及市民应用的智慧管理平台。平台采用人工智能、大数据、云计算等先进技术，用信息化科技手段打破信息壁垒，解决停车资源供需平衡，整体提高停车运行效率和资源利用，降低运行成本，提高停车服务和管理水平。
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自动车牌识别系统识别原理
识别流程
车牌自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备（监测车辆是否进入视野）、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机（如计算机）等，其软件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。某些车牌识别系统还具有通过视频图像判断是否有车的功能称之为视频车辆检测。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(如图1所示)。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，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。
车辆检测
车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式。采用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触发位置、节省开支，而且更适合移动式、便携式应用的要求。
系统进行视频车辆检测，需要具备很高的处理速度并采用优秀的算法，在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。若处理速度慢，则导致丢帧，使系统无法检测到行驶速度较快的车辆，同时也难以保证在有利于识别的位置开始识别处理，影响系统识别率。因此，将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。
号码识别
为了进行车牌识别，需要以下几个基本的步骤：
1、 牌照定位，定位图片中的牌照位置；
2、牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；
3、牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。
车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。
一、牌照定位
自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照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分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。
二、牌照字符分割
完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部最小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。
三、 牌照字符识别方法
主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，选择最佳匹配作为结果。基于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训练神经网络分配器；另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。
实际应用中，车牌识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率，也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像最利于识别。
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