一、系统前言

生活水平的显著提升促成了私家车数量的不断增加，在城市中，几乎每个家庭都拥有一辆私家车，而这些私家车频繁地出入各种场所，这对停车场管理提出了更高的要求，提升管理水平势在必行。面对着巨大的车流量，停车场需要借助于一套现代化高效的停车场管理系统来进行管理，而车牌自动识别系统无疑是所有系统中最佳的管理解决方案。

车牌自动识别系统采用车牌自动识别技术来实现技术效果。车牌自动识别技术是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌自动识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，目前最新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%。

车牌自动识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用，电子收费（ETC）系统中，也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。

在停车场管理中，车牌自动识别技术也是识别车辆身份的主要手段。在深圳市公安局建设的《停车库（场）车辆图像和号牌信息采集与传输系统技术要求》中，车牌自动识别技术成为车辆身份识别的主要手段。

车牌自动识别技术结合电子不停车收费系统（ETC）识别车辆，过往车辆通过道口时无须停车，即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。在车场管理中，为提高出入口车辆通行效率，车牌自动识别针对无需收停车费的车辆（如月卡车、内部免费通行车辆），建设无人值守的快速通道，免取卡、不停车的出入体验，正改变出入停车场的管理模式。

二、车牌自动识别系统系统简介

图1

车牌自动识别系统是采用车牌自动识别技术来实现技术效果的，车牌自动识别技术是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理的技术。车牌自动识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理，交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化监管、闯红灯电子警察、公路收费站等等功能。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。

汽车牌照号码是车辆的唯一“身份”标识，牌照自动识别技术可以在汽车不作任何改动的情况下实现汽车“身份”的自动登记及验证，这项技术已经应用于公路收费、停车管理、称重系统、交通诱导、交通执法、公路稽查、车辆调度、车辆检测等各种场合。

以下列举了几种应用方式：

1）监测报警

对于纳入“黑名单”的车辆，例如：被通缉或挂失的车辆、欠交费车辆、未年检车辆、肇事逃逸及违章车辆等，只需将其车牌号码输入到应用系统中，车牌自动识别设备安装于指定的路口、卡口或由执法人员随时携带按需要放置，系统将识读所有通过车辆的牌照号码并与系统中的“黑名单”比对，一旦发现指定车辆立刻发出报警信息。系统可以全天不间断工作、不会疲劳、错误率极低；可以适应高速行驶的车辆；可以在车辆行使过程中完成任务不影响正常交通；整个监视过程中司机也不会觉察、保密性高。应用这种系统将极大地提高执法效率。

2）超速违章处罚

车牌自动识别技术结合测速设备可以用于车辆超速违章处罚，一般用于高速公路。具体应用是：在路上设置测速监测点，抓拍超速的车辆并识别车牌号码，将违章车辆的牌照号码及图片发往各出口；在各出口设置处罚点，用车牌自动识别设备识别通过车辆并将号码与已经收到的超速车辆的号码比对，一旦号码相同即启动警示设备通知执法人员处理。与传统的超速监测方式相比，这种应用可以节省警力，降低执法人员的工作强度，而且安全、高效、隐蔽，司机需时刻提醒自己不能超速，极大地减少了因超速引发的事故。

3）车辆出入管理

将车牌自动识别设备安装于出入口，记录车辆的牌照号码、出入时间，并与自动门、栏杆机（道闸）的控制设备结合，实现车辆的自动管理。应用于停车场可以实现自动计时收费，也可以自动计算可用车位数量并给出提示，实现停车收费自动管理，节省人力、提高效率。应用于智能小区可以自动判别驶入车辆是否属于本小区，对非内部车辆实现自动计时收费。在一些单位这种应用还可以同车辆调度系统相结合，自动地、客观地记录本单位车辆的出车情况，车牌自动识别管理系统采用了车牌自动识别技术，达到不停车、免取卡，有效提高车辆出入通行效率。

图2

4）自动放行

将指定的牌照信息输入系统，系统自动地识读经过车辆的牌照并查询内部数据库。对于需要自动放行的车辆系统驱动电子门或栏杆机（道闸）让其通过，对于其它车辆系统会给出警示，由值勤人员处理。可用于特殊单位（如军事管理区、保密单位、重点保护单位等）、路桥收费卡口、高级住宅区等。

5）高速公路收费管理

在高速路的各个出入口安装车牌自动识别设备，车辆驶入时识别车辆牌照将入口资料存入收费系统，车辆到达出口时再次识别其牌照并根据牌照信息调用入口资料，结合出入口资料实现收费管理。这种应用可以实现自动计费并可防止作弊，避免了应收款的流失。

高速公路已开始实施联网收费，随着联网范围的扩大，不同车型的收费差额也越来越高，司机利用现有收费系统的漏洞通过中途换卡进行逃费的问题将越来越突出，利用车牌自动识别技术是解决此类问题的根本方法。

6）计算车辆旅行时间

在交通管理系统中可以将车辆在某条道路的平均旅行时间作为判断该道路拥堵状况的一个参数。安装车牌自动识别设备于道路的起止点，识读所有通过车辆并将牌照号码传回交通指挥中心，指挥中心的管理系统根据这些结果就可计算出车辆平均旅行时间。

7）牌照号码自动登记

交通监管部门每天都要处理大量的违章车辆图片，一般由人工辨识车牌号码再输入管理系统，这种方式工作量大、容易疲劳误判。采用自动识别可以减少工作强度，能够大幅度提高处理速度和效率。这种功能可用于电子警察系统、道路监控系统等。

车牌自动识别停车场管理系统将摄像机在入口拍摄的车辆车牌号码图像自动识别并转换成数字信号，做到一卡一车，车牌自动识别的优势在于可以把卡和车对应起来，使管理提高一个档次，卡和车的对应的优点在于长租卡须和车配合使用，杜绝一卡多车使用的漏洞，提高物业管理的效益；同时自动比对进出车辆，防止偷盗事件的发生。升级后的摄像系统可以采集更清晰的图片，作为档案保存，可以为一些纠纷提供有力的证据。方便了管理人员在车辆出场时进行比对，大大增强了系统的安全性。

汽车牌照自动识别技术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。通过对图像的采集和处理，完成车牌自动识别功能，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别。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。

图3--车牌自动识别系统连接图

图4--车牌自动识别系统应用示意图

三、车牌自动识别系统的识别原理

车牌自动识别系统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。某些车牌自动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。

一个完整的车牌自动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。

1）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、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。

具备视频车辆检测功能的车牌自动识别系统，首先对视频信号中的一帧（场）的信号进行图像采集数字化，得到对应的数字图像；然后对其进行分析，判断其中是否有车辆；若认为有车辆通行，则进入到下一步进行牌照识别；否则继续采集视频信号，进行处理。

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，使系统无法正确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。

2）号码识别

为了进行车牌自动识别，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。

车牌自动识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌自动识别互相配合、互相验证。

（1）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。

（2）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。

（3）牌照字符识别

牌照字符识别方法目前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，最后选最佳匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先对待识别字符进行特征提取，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待处理图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。

实际应用中，车牌自动识别系统的识别率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、拍摄亮度、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自动识别的识别率，也正是车牌自动识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断的完善识别算法，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。

四、车牌自动识别系统的技术指标

从技术上评价一个车牌自动识别系统，有三个指标，即识别率、识别速度和后台管理系统。当然，前提是系统要能够稳定可靠的运行。

1）识别率

一个车牌自动识别系统是否实用，最重要的指标是识别率。国际交通技术作过专门的识别率指标论述，要求是24小时全天候全牌正确识别率85%～95%。

为了测试一个车牌自动识别系统识别率，需要将该系统安装在一个实际应用环境中，全天候运行24小时以上，采集至少1000辆自然车流通行时的车牌照进行识别，并且需要将车辆牌照图像和识别结果存储下来，以便调取查看。然后，还需要得到实际通过的车辆图像以及正确的人工识别结果。之后便可以统计出以下识别率：

（1）自然交通流量的识别率=全牌正确识别总数/实际通过的车辆总数。

（2）可识别车牌照的百分率=人工正确读取的车牌照总数/实际通过的车辆总数。

（3）可识别全牌正确识别率=全牌正确识别的车牌照总数/人工读取的车牌照总数。

这三个指标决定了车牌自动识别系统的识别率，诸如可信度、误识率等都是车牌自动识别过程中的中间结果。

2）识别速度

识别速度决定了一个车牌自动识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。一个识别率很高的系统，如果需要几秒钟，甚至几分钟才能识别出结果，那么这个系统就会因为满足不了实际应用中的实时要求而毫无实用意义。例如，在高速公路收费中车牌自动识别应用的作用之一是减少通行时间，速度是这一类应用里减少通行时间、避免车道堵车的有力保障。

国际交通技术提出的识别速度是1秒以内，越快越好。

3）后台管理

一个车牌自动识别系统的后台管理体系，决定了这个车牌自动识别系统是否好用。必须清楚地认识到重要的一点是识别率达到100%是不可能的，因为车牌照污损、模糊、遮挡，或者天气也许很糟（下雪﹑冰雹﹑大雾等等）。后台管理体系的功能应该包括：

（1）识别结果和车辆图像数据的可靠存储，当多功能的系统操作使得网络出差错时能保护图像数据不会丢失，同时便于事后人工排查。

（2）有效的自动比对和查询技术，被识别的车牌照号码要同数据库中成千上万的车牌号码自动比对和提示报警，如果车牌照号码没有被正确读取时就要采用模糊查询技术才能得出相对“最佳”的比对结果。

（3）一个好的车牌自动识别系统对于联网运行，还需要提供实时通信、网络安全、远程维护、动态数据交换、数据库自动更新、硬件参数设置、系统故障诊断。

五、车牌自动识别系统的技术路线

图5

采用计算机视觉技术识别车牌的流程通常都包括车辆图像采集、车牌定位、字符分割、光学字符识别、输出识别结果5个步骤。车辆图像的采集方式决定了车牌自动识别的技术路线。国际ITS通行的两条主流技术路线是自然光和红外光图像采集识别。自然光和红外光不会对人体产生不良的心理影响，也不会对环境产生新的电子污染，属于绿色环保技术。

自然光路线是指白天利用自然光线，夜间采用辅助照明光源，用彩色摄像机采集车辆真彩色图像，用彩色图像分析处理方法识别车牌。自然光真彩色识别技术路线，与人眼感光习惯一致，并且，真彩色图像能够反映车辆及其周围环境真实的图像信息，不仅可以用来识别车牌照，而且可以用来识别车牌照颜色、车流量、车型、车颜色等车辆特征。用一个摄像机采集的图像，同时实现所有前端基本视频信息采集、识别和人工辅助图像取证判别，可以前瞻性的为未来的智能交通系统工程预留接口。

红外光路线是指利用车牌反光和红外光的光学特性，用红外摄像机采集车辆灰度图像，由于红外特性，车辆图像上几乎只能看见车牌，然后用黑白图像处理方法识别车牌。950nm的红外照明装置可抓拍到很好的反光车牌照图像。因红外光是不可见光，它不会对驾驶员产生视觉影响。另外，红外照明装置提供的是不变的光，所抓拍的图像都是一样的，不论是在一天中最明亮的时候，还是在一天中最暗的时候。唯一的例外是在白天，有时会看到一些牌照周围的细节，这是因为晴朗天气时太阳光外光波的影响。采用红外灯的缺点就是所捕获的车牌照图像不是彩色的，不能获取整车图像，并且严重依赖车牌反光材料。

六、车牌自动识别系统的技术特点

车牌自动识别技术是现代智能交通系统重要组成部分，其应用十分广泛。它以计算机视觉处理、数字图像处理、模式识别等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频图像进行处理分析，得到每辆车的车牌号码，从而完成识别过程。通过一些后续处理技术其可以实现停车场出入口收费管理、盗抢车辆管理、高速公路超速自动化管理、闯红灯电子警察、公路收费管理等等功能。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通全自动化管理有着现实的意义。

我国标准汽车牌照是由汉字、英文字母和阿拉伯数字组成，汉字识别与字母和数字的识别有很大的区别，汉字的识别增加了识别的难度。

我国汽车车牌的悬挂位置不统一。

其他国家的汽车牌照格式（如汽车牌照的尺寸大小，牌照上字符的排列等）通常只有一种，而我国则根据不同车辆、车型、用途规定了多种牌照格式，分为普通车轿车、使馆车、警车、军车等，并且通常汽车牌照中也分大车和小车。

我国汽车牌照的底色和字符颜色有多种组合，我们日常生活中常见的有蓝底白字车牌、黄底黑字车牌以及白底黑字车牌等等。

七、车牌自动识别系统的体系结构

一个车牌自动识别系统的基本硬件配置是由摄像机、主控机、采集卡、照明装置组成。而软件是由一个具有车牌自动识别功能的图像分析和处理软件，以及一个满足具体应用需求的后台管理软件组成。

车牌自动识别系统于是出现了两种产品形式，一种是软硬件一体，或者用硬件实现识别功能模块，形成一个全硬件的车牌自动识别器，例如DSP。另外一种形式是开放式的软、硬件体系，即硬件采用标准工业产品，软件作为嵌入式软件。两种产品形式各有优缺点。开放式体系的优点是由于硬件采用标准工业产品，运行维护容易掌握，备品备件采购可以从任何一家产商获得，不用担心因为一家产商倒闭或供货不足而出现产品永久失效或采购困难。而软硬件一体式产品，对于使用者操作产品时更易操作及控制，对于后期的维护调试也更易于掌握。

八、车牌自动识别系统的触发方式

车牌自动识别系统有两种触发方式，一种是外设触发，另一种是视频触发。

外设触发工作方式是指采用线圈、红外或其他检测器检测车辆通过信号，车牌自动识别系统接受到车辆触发信号后，采集车辆图像，自动识别车牌，以及进行后续处理。该方法的优点是触发率高，性能稳定；缺点是需要切割地面铺设线圈，施工量大。

视频触发方式是指车牌自动识别系统采用动态运动目标序列图像分析处理技术，实时检测车道上车辆移动状况，发现车辆通过时捕捉车辆图像，识别车牌照，并进行后续处理。视频触发方式不需借助线圈、红外或其他硬件车辆检测器。该方法的优点是施工方便，不需要切割地面铺设线圈，也不需要安装车检器等零部件，但其缺点也十分显著，由于算法的极限，该方案的触发率与识别率较之外设触发都要低很多。

1）间接法

间接法指通过识别安装在汽车上的IC卡或条形码中所存储的车牌的信息来识别车牌及相关信息。IC卡技术识别准确度高，运行可靠，可以全天候作业，但它整套装置价格昂贵，硬件设备十分复杂，不适用于异地作业；条形码技术具有识别速度快、准确度高、可靠性强以及成本较低等优点，但是对于扫描器要求很高。此外，二者都需要制定出全国统一的标准，并且无法核对车、条形码是否相符，也是技术上存在的缺点，这给在短时间内推广造成困难。

2）直接法

直接法基于图像的车牌自动识别技术属于直接法，是一种无源型汽车牌照智能识别方法，能够在无任何专用发送车牌信号的车载发射设备情况下，对运动状态车辆或静止状态车辆的车牌号码进行非接触性信息采集并实时智能识别。与间接法识别系统相比，首先，这种系统节省了设备安置及大量资金，从而提高了经济效益；其次，由于采用了先进的计算机应用技术，所以可提高识别速度，较好地解决实时性问题；再次，它是根据图像进行识别，所以通过人的参与可以解决系统中的识别错误，而其他方法是难以与人交互的。

直接法一般有图像处理技术、传统模式识别技术及人工神经网络技术。

（1）图像处理技术

运用图像处理技术解决汽车牌照识别的研究最早始于上世纪80年代，但国内外均只是就车牌自动识别中的某一个具体问题进行讨论，并且通常仅采用简单的图像处理技术来解决，并没有形成完整的系统体系，识别过程是使用工业电视摄像机拍下汽车的前方图像，然后交给计算机进行简单的处理，并且最终仍需要人工干预，例如车辆牌照中省份汉字的识别问题，1985年有人利用常见的图像处理技术方法提出汉字识别的分类是在抽取汉字特征的基础上进行的，根据汉字的投影直方图选取浮动阀值，抽取汉字在竖直方向的峰值，利用树形查表法进行汉字的粗分类；然后根据汉字在水平方向的投影直方图，选取适当阀值，进行量化处理后，形成一个变长链码，再用动态规划法，求出与标准模式链码的最小距离，实现细分米完成汉字省名的自动识别。

（2）传统模式识别技术

传统模式识别技术指结构特征法、统计特征法等。上世纪90年代，由于计算机视觉技术的发展，开始出现汽车牌照识别的系统化研究。1990年AS.Johnson等运用计算机视觉技术和图像处理技术实现了车辆牌照的自动识别系统。该系统分为图像分割、特征提取和模板构造、字符识别等三个部分。利用不同阀值对应的直方图不同，经过大量统计实验确定出车牌位置的图像直方图的阀值范围，从而根据特定阀值对应的直方图分割出车牌，再利用预先设置的标准字符模板进行模式匹配识别出字符。

（3）人工神经网络技术

近几年来，计算机及相关技术发达的一些国家开始探讨用人工神经网络技术解决车牌自动识别问题，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地运用了BAM神经网络方法对车牌上的字符进行自动识别，BAM神经网络是由相同神经元构成的双向联想式单层网络，每一个字符模板对应着唯一个BAM矩阵，通过与车牌上的字符比较，识别出正确的车牌号码。

这种采用BAM神经网络方法的缺点是无法解决识别系统存储容量和处理速度相矛盾的问题。

九、车牌自动识别系统在停车场中的应用流程

进入停车场时，车辆触发了入口处的地感（包括硬件识别中车牌自动识别摄像一体机的虚拟地感），车牌自动识别系统控制机内的摄像机立即对车辆车牌进行抓拍后，将图片传送至识别软件，识别软件接着对车牌进行识别，并记录入场时间等信息，最后将所有信息传输给管理软件记录和保存，然后道闸升起，车辆快速入场；驶出停车场时，车辆触发出口处的地感（包括硬件识别中车牌自动识别摄像一体机的虚拟地感），摄像机和识别软件再次进行车辆入场时的流程，并将信息上传至管理软件，管理软件快速处理并进行出入口车辆的车牌对比，核实之后道闸升起（需收费的车辆在缴完费用之后道闸升起），车辆出场。在此过程中，车辆无需停车，进出场畅通无阻。

针对入口车辆不能识别车牌的现象，识别软件会自动弹出警告窗口，工作人员让车辆先进场，并对车辆进行标记；如若出场时识别出的车牌和入场时车牌不一样，系统则会自动模糊匹配（将相似车牌的图像调出），再由工作人员进行对比。

十、车牌自动识别系统的功能

车牌自动识别系统能够实现以下几个功能：

（1）车辆进出免取卡（票），减少通行时间，可支持不停车识别进出；

（2）整套系统结构简单，出入口直接由电脑控制，大大提高管理效率；

（3）支持卡与车牌绑定，出入口属性可以通过软件灵活设置；

（4）中央收费只要报出车牌号码，出场自动放行；

（5）97%以上的整牌识别率。这是因为该系统能够很好地屏蔽电磁干扰，并降低光线和天气的影响。对于不能识别的，有提示或者可以设置的则优先放行，操作员随时进行修正。

（6）多进多出或多区域分布式停车管理系统可通过计算机局域网或Internet广域网组建成大型社区或城际联网系统，集中监控和管理。

十一、车牌自动识别系统选购准则

1）重视稳定度

随着产品算法与业者的技术提升，整合早就不是重要的话题，现阶段最需要注意的重点反而是“稳定度”。稳定度的定义是：在一个既定的车速范围内，不会让必须达到的准确度，因外在环境影响而产生过大的误差。

例如一个车牌系统在白天有90%以上的准确度，到了傍晚就降到80%，夜间又降到70%，这种不稳定的系统，比起全天候平均拥有70%准确度的车牌自动识别系统更难于整合。因为使用者会认为，既然白天的辨识率有90%，那全天候的准确率都要达到90%才合理，这样的规格还不包括特殊的环境干扰（暴雨袭击、冰雹、浓雾区段等），与架设环境限制（高度限制、风大摇晃限制、不容易遭受人为破坏等）。

2）确实实测

几乎每个厂家都宣称拥有高辨识率，但为了避免事后因为双方对产品认知有差异，而将运作不良的责任互相推托，用户在采购车牌自动识别系统时，不妨要求实地测试，而且测试时间最好超过两个礼拜，比较能判断辨识结果是否“言过其实”。

另外，车牌识别既然是“系统”，当中软硬件架构的好坏，当然会影响“呈现的结果”。至于什么样的软件跟硬件，适合什么样的环境，这就必须因环境而异，因为不同的应用环境，对于辨识率的要求未必相同，而这就必须靠经验累积。

尽管市场上有林林总总的车牌自动识别系统，用对产品与架构，可以省去很多的冤枉钱和时间，但更重要的是，工程商与系统整合商需要多方配合及了解，而不是一味的只看重某品牌比较好、比较便宜，凡事货比三家不吃亏。

此外，车牌自动识别系统能否发挥最大效用，除了软件技术之外，与摄影机及现场施工能力也有很大的关系。使用者可要求厂商至现场勘查后，提出建设施工规划方案，先评估应该架设的地点、摄影机架设角度、是否需要架设辅助光源等，再提出报价，藉由这些动作，除了得以事先评估供应商的专业和能力，用户本身也可以进行产品学习及教育训练，日后管理时，会更清楚知道该产品的使用限制及相关因应措施。

十二、车牌自动识别系统的应用案例分析

1）唐山启用车牌自动识别系统  信息不符自动报警

日前唐山玉田交警指挥控制中心启用车辆号牌识别系统，并与数据库中的黑名单比对，对黑名单中的违法车辆发出警报，提醒交警拦截车辆。

在日常录入违法号牌信息中发现车辆号牌信息与系统显示的车牌信息不符时，民警通过核查车辆信息后，把有违反交通法规的车辆信息录入指挥中心的黑名单报警系统。此车在辖区内行驶时，号牌会被系统自动识别报警。

车牌自动识别系统的使用，不仅让违法交通法规的车辆无处躲藏，还大大提高了民警的规范性和执法效率，也为进一步开展道路交通管理工作打下了良好的基础。

2）龙岩龙州大酒店

龙岩龙州大酒店是龙岩市最高级、最时尚的酒店之一，平均每天能吸引500名以上的顾客，进出停车场的车流量相对较大，停车存在一定的难题，解决出入口拥堵成为了停车场管理者的家常便饭，为停车场管理带来了极大的不便。

图6

为解决停车难题，本公司根据现场情况和需求，为酒店设计了二进二出的车牌自动识别系统，并配有车位显示屏，不仅进一步提升了酒店的档次，车辆不停车便可以快速进出场，大大节省了顾客的时间，还吸引了更多的顾客。

顾客车辆进入酒店停车场前，可以通过树立在入口处的车位显示屏判断停车场内是否有空车位，如果车位已满，车辆可以选择附近的停车场进行泊车；若有车位剩余，车辆则可以进入；进入停车场时，车辆触发入口处地感，车牌自动识别系统控制机的摄像机马上对车辆的车牌进行抓拍，并将图片上传至车牌自动识别系统识别软件，该软件快速对车牌进行识别，并记录下相应的信息，如入场时间等，这些信息处理完由管理软件进行保存，道闸升起，车辆快速进场；车辆出场时，触发出口地感，摄像机和识别软件再次进行入场时的流程，管理软件接到信息后立即对出入口车辆的车牌进行对比，经核实一致后道闸升起，车辆快速出场。

十三、结语

车牌自动识别系统通过智能化的系统管理方式，实现了对车辆的进出场进行快速的处理和收费，从而提升智能化管理水平，能够广泛应用于小区、医院、企事业单位、酒店、商超、港口码头和旅游景区等。

对停车场来说，运用车牌自动识别系统能够实现出入口车辆的快速进出，对于停车场出入口交通畅通的维持非常有效，一方面节省了车主进出小区的时间，方便了车主；另一方面减少了管理方的投入成本以及工作量，并为停车场在车主心目中塑造了良好的形象。