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车牌识别系统技术设计方案车牌识别系统设计方案的思考与规划一、方案目标与范围1.1 目标设定我们这次的目标是创建一个高效且可靠的车牌识别系统，目的是为了能自动识别、管理和监控车辆。
这套系统的应用场景相当广泛，比如：- 停车场的管理- 交通流量监控- 小区的出入管理- 物流车辆的追踪与管理1.2 范围界定在这个方案中，我们将深入探讨车牌识别系统的各个技术设计要素，包括具体的实施步骤、设备选择、数据管理方案以及后续的维护策略，确保这个系统不仅能立刻投入使用，还能在未来保持稳定与可持续性。
二、组织现状分析2.1 需求分析说到现在的管理方式，手动记录车牌信息的效率真是低得让人发愁，很多时候还容易出错。
引入车牌识别系统后，我们能够实现：- 自动识别车牌，管理效率自然就提升了。
- 数据能实时更新，这样后续的统计与分析都变得轻松多了。
- 安全性也大大增强，未授权的车辆就不容易混进来。
2.2 现状评估现在的车管方式主要靠人工来记录，显然有不少问题：- 人工记录太慢，常常造成拥堵。
- 信息更新滞后，数据分析困难重重。
- 安全隐患多，未授权车辆难以迅速识别。
三、实施步骤与操作指南3.1 设备选择根据我们的需求，建议选用这些设备：- 高清摄像头：最好夜视功能齐全，分辨率得在1080P以上。
- 车牌识别软件：要用人工智能算法，识别准确率至少要在95%以上。
- 数据存储设备：需要大容量存储，方便长期保存数据。
3.2 系统架构设计系统的架构可以分为几个主要模块：- 数据采集模块：负责实时采集和预处理数据。
- 数据处理模块：用识别算法解析车牌信息，并存储必要的数据。
- 数据管理模块：提供数据查询、统计和管理功能。
- 用户界面模块：给管理人员一个友好的操作界面。
3.3 实施步骤1. 现场勘查：确定摄像头的安装位置，确保覆盖所有进出口。
2. 设备采购：根据选型进行设备采购，确保质量与性能。
3. 系统安装：进行设备的安装和调试，确保系统正常运作。
车牌识别系统方案摘要：车牌识别系统是一种利用计算机视觉和模式识别技术，对车辆车牌进行自动识别的系统。
本文将介绍车牌识别系统的相关原理、应用场景、系统方案以及未来发展趋势。
一、引言车牌识别系统是现代交通管理系统中重要的一环。
它通过识别车辆的车牌号码，实现对车辆的自动识别和管理。
车牌识别系统广泛应用于交通监控、车辆管理、停车场管理等领域，提高了交通管理的效率和精度，减少了人为因素的干扰。
二、车牌识别系统的原理1. 图像获取：车牌识别系统通过摄像头获取车辆的图像。
可以采用固定安装的摄像头，也可以使用移动式摄像头。
2. 车牌定位：通过图像处理技术对车辆图像进行分析，确定车牌在图像中的位置，并对车牌进行定位。
3. 字符分割：将车牌图像中的字符进行分割，得到单个字符图像。
4. 字符识别：对字符图像进行特征提取和模式匹配，识别字符的具体信息。
常用的字符识别方法包括模板匹配法、神经网络方法和支持向量机方法等。
5. 结果输出：将识别后的车牌号码以文本或者数据库形式进行输出，实现与其他系统的数据交互。
三、车牌识别系统的应用场景1. 交通监控：车牌识别系统可以应用于交通监控系统中，实时监测道路上的车辆情况。
2. 车辆管理：通过车牌识别系统可以对车辆进行自动识别和管理，提高车辆管理的效率。
3. 停车场管理：车牌识别系统可以用于停车场的车辆进出管理，实现自动化的收费和管理。
四、车牌识别系统的方案1. 硬件方案：车牌识别系统的硬件包括摄像头、图像处理设备、计算机和外部设备等。
2. 软件方案：车牌识别系统的软件包括图像处理算法、字符识别算法和数据处理算法等。
3. 网络方案：车牌识别系统可以通过网络与其他系统进行数据交互和通信。
4. 系统集成方案：将硬件、软件和网络进行集成，构建完整的车牌识别系统。
五、车牌识别系统的未来发展趋势1. 深度学习技术的应用：随着深度学习技术的不断进步，车牌识别系统将更加准确和高效。
2. 多场景适应能力：车牌识别系统将能够适应不同的场景，包括复杂环境下的车牌识别。
小区车牌识别系统解决方案随着城市的发展和家庭车辆的增加，小区车辆管理已经成为了一个非常重要的问题。
小区车牌识别系统正是为了解决这个问题而诞生的，它能够自动识别车辆的车牌信息，从而实现车辆出入小区的安全管理。
一、小区车牌识别系统的基本原理小区车牌识别系统的基本原理是通过摄像头拍摄车辆的照片，将照片中的车牌信息提取出来进行识别。
在识别过程中，系统会对车辆的车牌进行图像处理和图像识别，将车牌中的字符转换为文字信息，最终将识别结果通过网络传输给管理系统。
二、小区车牌识别系统的设计方案小区车牌识别系统的设计方案主要包括以下几个模块：硬件部分、软件部分、车牌信息管理系统和网络部分。
1、硬件部分硬件部分包括摄像头、图像处理器、计算机等。
摄像头主要用来拍摄车辆的照片，同时也需要对车辆的照片进行处理，将照片的尺寸、角度等进行校正，使车牌图像更加清晰；图像处理器主要用来通过一系列的算法对车牌图像进行处理，提取出车牌中的字符信息；计算机主要用来进行车牌识别的算法运算和车牌信息管理系统的搭建。
2、软件部分软件部分主要包括车牌识别算法、数据库设计和车牌信息管理系统的开发。
车牌识别算法是整个系统的核心部分。
该算法需要对车牌图像进行预处理、字符分割、字符识别等一系列的操作，最终将识别结果传递给车牌信息管理系统。
数据管理系统则需要设计合理的车牌信息数据库，存储、管理和查询车牌信息等。
3、车牌信息管理系统车牌信息管理系统是整个系统的重要组成部分。
它主要用来管理车辆的出入信息，包括车辆的进出时间、车辆的类型、车辆的归属等信息。
同时，该系统还能够实现车牌信息的录入、管理和查询等功能。
4、网络部分小区车牌识别系统需要用网络进行数据传输，以实现对车辆信息的实时监控和管理。
网络部分主要是指车牌识别系统与管理中心的网络连接方式，包括有线网络和无线网络等。
三、小区车牌识别系统的实施效果小区车牌识别系统的实施效果主要表现在以下几个方面：1、提高小区车辆管理的效率小区车牌识别系统可以实现对车辆进出小区进行自动识别，从而节省了人力和物力成本。
车牌识别系统施工方案1. 简介车牌识别系统是一种基于图像处理技术的智能交通系统，通过对车辆的车牌进行自动识别，实现快速、准确的车辆识别和管理。
本文档旨在提供一个车牌识别系统的施工方案。
2. 系统组成车牌识别系统主要由以下几个组成部分组成：2.1 图像采集设备图像采集设备是车牌识别系统的基础，常见的图像采集设备包括摄像头、高清摄像机等。
需要选择画质清晰、稳定性好的图像采集设备，以保证车牌图像的质量。
2.2 图像预处理图像预处理是车牌识别系统的第一步，它主要包括图像去噪、图像增强、图像分割等操作。
通过对图像进行预处理，可以提高后续车牌识别的准确性。
2.3 车牌定位车牌定位是车牌识别系统的关键步骤，通过图像处理技术，将车牌从整个图像中准确地定位出来。
车牌定位可以采用基于颜色、形状等特征的方法。
2.4 字符分割字符分割是车牌识别系统的核心步骤，它将车牌上的字符进行分割，并提取出各个字符的图像。
字符分割可以采用基于图像纹理、轮廓等特征的方法。
2.5 字符识别字符识别是车牌识别系统的最后一步，通过对各个字符图像进行处理，识别出每个字符的内容。
字符识别可以采用基于模板匹配、神经网络等方法。
2.6 数据存储与管理数据存储与管理是车牌识别系统的重要组成部分，它负责将识别出的车牌信息进行存储和管理。
可以将车牌信息存储到数据库中，便于后续查询和统计分析。
3. 系统工作流程车牌识别系统的工作流程如下：1.图像采集设备采集车辆图像，并传输给图像预处理模块。
2.图像预处理模块对图像进行去噪、增强等操作，提高图像质量。
3.车牌定位模块对处理后的图像进行车牌定位，将车牌位置信息传输给字符分割模块。
4.字符分割模块对车牌进行字符分割，将各个字符的图像传输给字符识别模块。
5.字符识别模块对各个字符图像进行处理，识别出字符的内容。
6.识别结果传输给数据存储与管理模块，进行存储和管理。
7.用户可以通过查询界面对存储的车牌信息进行查询和统计分析。
无人值守的路边停车场车牌识别系统方案要建设无人值守的路边停车场车牌识别系统，应具有硬件设备与软件系统，现简介如下：一、硬件设备:硬件设备主要包括：1、摄像机：用于拍摄停车场内的车辆。
建议使用高清、低照度、宽动态的摄像机，以确保在各种光线条件下都能获得清晰的车辆和车牌图像。
2、存储设备：用于存储拍摄的车辆图像和视频。
可以选择NVR（网络视频录像机）来存储录像，并配置足够的硬盘空间。
3、车牌识别系统:使用先进的车牌识别技术，例如深度学习模型，来实时处理摄像机捕获的图像，自动识别车牌号码。
当车辆进入摄像机的监控范围时，系统会自动捕获图像，并实时识别车牌号码。
二、软件系统:开发一个软件系统，用于集成车牌识别技术、数据库管理和网络通信。
软件系统需要具备以下功能：1、实时车牌识别：处理摄像机传来的图像，识别车牌号码。
2、数据库管理：存储和查询车辆信息，包括车牌号码、车辆类型、停车时间等。
3、网络通信：与停车场的支付系统或其他管理系统进行数据交互，实现自动计费、车辆进出记录等功能。
4、自动计费和通知系统：当车辆离开停车场时，系统自动识别车牌号码，根据停车时间和预设的费率计算费用。
通过支付系统自动收取停车费用，支持多种支付方式，如在线支付、移动支付等。
系统还可以发送通知，例如车辆停车时间过长提醒、欠费通知等。
5、安全和隐私保护：确保存储在数据库中的车辆信息和图像的安全性，防止未经授权的访问和数据泄露。
对监控视频进行加密处理，确保只有授权人员才能访问。
6、用户界面：开发一个用户友好的界面，允许管理员远程监控和管理停车场。
界面应包括实时监控、停车位状态、停车记录、费用统计等功能。
7、其他功能：支持多车位监控：通过配置多个摄像机或使用鱼眼镜头，可以实现一个摄像机同时监控多个车位的功能。
8、车辆进出记录：自动记录车辆的进出时间，提供统计数据以帮助优化停车场的使用。
异常检测：通过分析摄像机捕获的图像和视频，检测异常情况，如非法停车、车辆碰撞等。
小区车牌识别系统解决方案一、项目背景与需求分析小区车牌识别系统是一种利用计算机视觉技术进行车牌识别和管理的解决方案。
该系统可以实时识别小区出入口车辆的车牌号码，并记录车辆的出入时间，方便小区管理人员进行车辆管理和安全监控。
1.1 项目背景随着社会的发展和人民生活水平的提高，小区住宅小区的建设日益广泛。
小区的车辆管理成为一个重要的问题。
传统的手动记录方式效率低、易出错，无法满足现代社会对车辆管理的需求。
因此，开发一套智能的小区车牌识别系统对于提高车辆管理的效率和安全性具有重要意义。
1.2 需求分析根据业主和小区管理者的需求，小区车牌识别系统的主要功能与需求如下：1) 车牌识别功能：实时识别小区出入口车辆的车牌号码，并准确识别。
2) 出入管理功能：记录车辆的出入时间和车牌号码，存储数据供查询使用。
3) 安全监控功能：对小区出入口进行监控，及时发现异常情况。
4) 报警功能：对不明车辆、黑名单车辆等进行报警提示。
5) 数据统计与分析功能：对车辆出入数据进行统计分析，生成报表。
二、技术方案概述小区车牌识别系统是基于计算机视觉技术的解决方案。
主要包括图像采集模块、车牌识别模块、数据存储模块和前端展示模块。
具体技术方案如下：2.1 图像采集模块图像采集模块是小区车牌识别系统的输入模块，用于采集小区车辆的图像数据。
可以采用高清摄像头进行拍摄，并将图像数据传输到车牌识别模块进行处理。
2.2 车牌识别模块车牌识别模块是小区车牌识别系统的核心模块，用于对车辆图像进行识别。
可以使用深度学习技术，通过训练网络模型进行车牌号码的识别。
具体步骤包括图像预处理、特征提取、模型训练和车牌识别。
2.3 数据存储模块数据存储模块用于存储车辆的出入信息和识别结果。
可以选择关系型数据库进行存储，方便后续的数据查询和分析。
2.4 前端展示模块前端展示模块是小区车牌识别系统的界面展示模块，用于显示车辆信息和识别结果。
可以通过网页端或者移动端进行展示，用户可以实时查看车辆出入信息和报警提示等。
小区门禁车牌识别系统设计方案门禁车牌识别系统是一种通过图像识别技术和车牌识别算法自动识别进出小区车辆的系统。
本文将从系统的需求分析、系统设计、技术选型、系统实现和系统部署等方面详细介绍门禁车牌识别系统的设计方案。
一、需求分析1.1功能需求（1）车辆进出小区时，自动识别车牌，并将识别结果与数据库中的车辆信息进行匹配验证。
（2）提供多种管理方式，包括车辆白名单管理、黑名单管理、禁停车位管理等，并能够在系统中实时更新。
（3）支持车辆通行记录的查询和管理，包括车辆进出时间、车辆类型等信息。
1.2性能需求（1）识别准确率高，能够准确识别车牌号。
（2）响应速度快，能够实时识别车牌并及时进行验证。
（3）系统稳定性高，能够长时间稳定运行。
1.3安全需求（1）系统对外部网络环境具有较好的隔离性，确保系统数据不被非法获取。
（2）系统具有一定的防攻击能力，能够有效防范恶意攻击行为。
二、系统设计2.1系统架构门禁车牌识别系统的整体架构包括硬件部分和软件部分。
硬件部分主要包括相机模块、车牌识别设备、服务器等；软件部分主要包括图像处理算法、车牌识别算法、数据库管理系统等。
2.2系统流程（1）相机模块通过捕获车辆图像，并将图像数据传输给车牌识别设备。
（2）车牌识别设备负责图像预处理，提取车牌图像，并对车牌进行字符分割和识别。
（3）识别结果与数据库中的车辆信息进行匹配验证。
（4）系统根据识别结果判断车辆是否允许进入小区，并在系统中进行相应的记录和管理。
三、技术选型3.1相机模块为了提高系统的识别准确率，建议选择像素较高、具有较强低光照处理能力的相机模块。
3.2车牌识别设备选择具有高性能计算能力、支持多线程处理的车牌识别设备，以提高系统的识别速度。
3.3图像处理算法选择先进的图像处理算法，包括图像增强、车牌区域提取等。
3.4车牌识别算法选择成熟的车牌识别算法，如基于深度学习的识别算法，以提高系统的识别准确率。
3.5数据库管理系统选择稳定可靠的数据库管理系统，用于存储和管理车辆信息和通行记录。
车牌识别系统安装方案1. 引言车牌识别系统是一种基于图像识别技术的应用系统，能够自动识别车辆的车牌信息。
它可以广泛应用于停车场管理、交通违法监控、车辆出入管理等场景。
本文将介绍车牌识别系统的安装方案，包括硬件设备选型、系统部署和调试等内容。
2. 硬件设备选型车牌识别系统的硬件设备选型是系统安装的关键步骤。
下面列举了几个常用的硬件设备，并对其特点和适用场景进行了介绍。
2.1 摄像头摄像头是车牌识别系统的核心设备之一，用于采集车辆的图像数据。
在选择摄像头时，需要考虑以下因素：•分辨率：高分辨率的摄像头能够提供更清晰的图像，有利于车牌的识别；•帧率：高帧率的摄像头能够捕捉到更多的细节，有助于提高识别准确率；•夜视功能：夜视功能能够在低光环境下获取清晰的图像，对于夜间识别十分重要。
2.2 电脑电脑是车牌识别系统的控制中心，主要用于图像处理和算法运算。
在选择电脑时，需要考虑以下因素：•处理器：强大的处理器能够提供快速的图像处理和算法计算能力；•内存：足够的内存能够容纳大量的图像数据和运算结果，提高系统的性能；•存储：大容量的存储空间用于存储图像数据和识别结果。
2.3 光源光源用于照亮车辆的车牌，提供足够的亮度和均匀的光线条件，以提高识别准确率。
常用的光源包括白炽灯、LED灯等。
3. 系统部署系统部署是指将车牌识别系统的各个硬件设备连接并配置好，使其能够正常工作。
下面是一般的系统部署流程：3.1 安装摄像头首先，需要确定摄像头的安装位置，一般选择在车辆经过的入口处或停车区域的固定位置。
然后，按照摄像头的安装指南进行安装，并连接至计算机。
3.2 连接电脑将摄像头通过合适的接口（如USB）连接至电脑，确保电脑能够识别摄像头，并安装相应的驱动程序。
3.3 配置光源根据实际情况调整光源的位置和亮度，确保车牌能够被充分照亮。
3.4 安装软件根据车牌识别系统的厂商提供的安装指南，下载并安装相应的软件。
3.5 配置系统参数在软件安装完成后，根据实际需求配置系统的参数，如识别算法、车牌格式、存储路径等。
车牌识别系统解决方案设计车牌识别系统是一种利用计算机视觉和图像处理技术，通过对车辆图像进行分析和处理，识别出车辆的车牌号码的系统。
在现代城市交通管理中，车牌识别系统具有重要的作用，可以实现自动收费、交通监控、违章查扣等功能。
下面将从硬件设计、图像处理算法、系统架构和应用场景等方面，阐述车牌识别系统的解决方案设计。
1.硬件设计：车牌识别系统的硬件包括摄像头、嵌入式计算平台和显示器等部分。
摄像头需选择高清晰度、低光噪声、大动态范围的相机，以确保获取清晰的车牌图像。
嵌入式计算平台应具备较高的处理能力和存储容量，能够快速处理车牌图像并存储相关信息。
显示器用于显示识别结果、车辆信息等。
2.图像处理算法：车牌识别系统的核心是图像处理算法。
首先需要对车辆图像进行预处理，包括图像增强、灰度化、二值化等步骤，以提高后续处理的准确性。
然后利用图像分割技术将车牌从整个车辆图像中分离出来，可以采用基于边缘检测、颜色特征或形态学方法等。
接下来，通过字符分割算法将车牌中的字符分离开来，一般可采用基于连通区域分析、边缘检测或模板匹配的方法。
最后，利用字符识别算法对每个字符进行识别，可以采用基于模板匹配、神经网络或支持向量机等方法。
3.系统架构：车牌识别系统的架构一般分为前端采集、图像处理和后端管理三个部分。
前端采集部分负责从摄像头获取车辆图像，并传输给图像处理部分；图像处理部分对车辆图像进行预处理、分割和字符识别；后端管理部分负责存储识别结果、车辆信息和与其他系统的交互等。
前端与图像处理之间的数据传输可以通过网络或总线方式实现。
4.应用场景：车牌识别系统可以应用于多个场景，如自动收费系统、智慧停车管理、交通监控和违章查扣等。
在自动收费系统中，车辆驶过收费站时，系统能够自动识别车牌，匹配车辆信息，并自动从驾驶员的账户中扣款。
在智慧停车管理中，系统能够对停放在停车场内的车辆进行自动识别和计时，避免了传统的人工计时方式。
在交通监控中，系统能够自动识别车辆并将识别结果与数据库中的信息进行匹配，从而实现交通违法行为的自动监测和处罚。
车牌识别系统施工方案车牌识别系统是一种能够准确识别车辆车牌号码的技术，广泛应用于停车场管理、交通违法监控、道路流量监测等领域。
本文将从硬件设备选择、软件开发、网络部署和系统测试等方面详细介绍车牌识别系统的施工方案。
首先，我们需要选择合适的硬件设备。
车牌识别系统一般包括相机、服务器和显示器。
为了提高识别准确率，我们需要选择分辨率较高、画质较好的相机。
同时，相机要能够适应不同的光线环境，例如具备夜视功能。
服务器要有足够的存储容量和计算能力，能够处理大量的数据。
显示器则用于显示识别结果和监控画面。
其次，我们需要进行软件开发。
车牌识别系统的核心是识别算法，我们可以借助深度学习技术来实现。
首先，需要搜集并标注大量的车牌图像数据，用于训练模型。
然后，采用卷积神经网络和循环神经网络等算法结构，训练出一个能够准确识别车牌的模型。
最后，将训练好的模型部署到服务器上，用于实时车牌识别。
接下来，我们需要进行网络部署。
车牌识别系统需要将相机采集到的图像数据传送到服务器进行处理，因此需要搭建一个稳定、高速的网络环境。
可以采用有线和无线网络相结合的方式，利用有线网络传输图像数据，无线网络方便地接收处理结果和进行系统管理。
最后，我们需要进行系统测试。
在车牌识别系统施工完成后，应进行全面的功能测试、性能测试和稳定性测试，确保系统能够正常运行。
其中，功能测试主要验证车牌识别准确率和实时性，性能测试主要验证服务器的处理能力和响应速度，稳定性测试主要验证系统的稳定性和可靠性。
综上所述，车牌识别系统的施工方案包括硬件设备选择、软件开发、网络部署和系统测试等环节。
通过科学合理的方案设计和严格的施工流程，可以搭建出一个性能稳定、识别准确的车牌识别系统。
车牌识别技术（License Plate Recognition， LPR）以计算机技术、图像处理技术、模糊识别为基础，建立车辆的特征模型，识别车辆特征，如号牌、车型、颜色等。
它是一个以特定目标为对象的专用计算机视觉系统，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，它运用先进的图像处理、模式识别和人工智能技术，对采集到的图像信息进行处理，能够实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符，并直接给出识别结果，使得车辆的电脑化监控和管理成为现实。
我公司识别核心汲取了国外及目前车牌识别算法的精华，并在此在基础上作了优化和改进，使得定位及识别的速度及准确性得到了很大的提升，特别是对光照的要求，因为过多地依赖环境无疑对安装及推广应用形成了障碍。
由于安装位置的不固定性，车牌的反光，逆光，背光等因素将直接影响车牌的识别，改进过的算法对以上车牌的识别得到了很大提升。
DLL的集成识别模块形式和绿色免安装为客户集成带来了许多的便利，在线的及时学习及即时加入技术可以识别新的车牌汉字及即时提升识别的准确率。
系统建设3.1 系统作业流程图说明：1）车辆进入：①、车辆驶入车牌摄像机抓拍区域，触发地感线圈。
②、车牌识别系统自动抓拍车辆的的图像并识别出车牌识号，然后通过检索数据库得出车辆类别。
③、显示屏显示该车的有效期（贵宾车或月租车）或余额（储值车），欢迎光临等提示语。
④、语音播放识别出来的车牌，欢迎光临等提示语。
⑤、如果非满位或该车属固定车辆情况，闸机放行，同时记下车辆进入时间。
车辆越过进口，驶入停车场内，车位显示屏刷新车位。
整个过程自动完成，无须工作人员干预。
车辆一直处于行驶状态，无段暂停。
2）车辆离开：①、车辆驶入车牌摄像机抓拍区域，触发地感线圈。
②、车牌识别系统自动抓拍车辆的的图像并识别出车牌识号，然后通过检索数据库得出车辆类别。
③、显示屏显示该车的有效期（贵宾车或月租车）或余额（储值车），收费金额（临时车），祝您一路顺风等提示语。
④、语音播放识别出来的车牌，祝您一路顺风等提示语。
⑤、如果该车属固定车辆情况，闸机自动启竿放行。
电脑调出该车入场时的抓拍图像，入场时间等。
如果是临时停车，则车辆须暂停交费方能离开，这点和IC卡方案相同。
如果车辆被列入黑名单，不管是临时还是固定车辆，闸机不会打开，同时系统都会发出报警信号，通知工作人员注意。
⑥、车辆越过进出口，驶入离开停车场，系统记下车辆离开时间，车位显示屏刷新车位。
3.2 系统基本功能及特点固定车辆全自动化管理，临时车辆半自动化管理，减少车辆通行时间，为车主争取时间，智能化管理。
①、免去读卡器安装、维护带来的麻烦。
②、车主无须担心用IC卡掉失造成的麻烦。
③、独特滚动式LED中文电子显示屏提示，使车主和管理者一目了然。
④、减少工作人员，效率高。
⑤、省去IC卡的费用，同时无须担心IC卡不足的问题。
⑥、可与警方报警系统联动运行，有效打击违法车辆，协助社会治安管理。
⑦、有防抬杆、全卸荷、光电控制、带准确平衡系统的高品质挡车道闸。
⑧、可靠性和适应性的数字式车辆检测系统。
⑨、砸车装置可保证无论是进场车辆或发生倒车的车辆，只要在闸杆下停留，闸杆就不会落下。
3.3 系统基本设施及特点1）全自动挡车道闸①、特别设计一套卸荷装置，以防止外力损坏；②、行程控制以光电开关代替机械行程开关；③、特别设计一套平衡机构，确保运行轻快、平稳、输入功率小；④、增设紧急手动装置，以防止意外事件的发生；⑤、增设一套防砸车控制系统，确保车辆安全；⑥、全电路无触点控制系统，确保车辆安全。
2）数字式车辆检测器①、以数字量逻辑判断代替传统的模拟量开关判断，确保判断的准确性；②、全天候性能设计，排除了外界环境变化对系统影响（天气变化、使用时间变化等）；③、感应量灵活调节，确保客户对不同车辆的判别要求；④、快速反应设计，适应大车流量的运行系统；⑤、智能逻辑判断，确保各类复杂组合的判断。
3）中文电子显示屏①、采用全进口LED发光管，确保亮度；②、采用全进口集成块和单片机，确保编程可靠，修改方便；③、全中文滚动显示，内容丰富；④、防雨式设计，确保全天候可靠运行；⑤、板块式设计，维修，更换便捷，且不影响系统的运行；⑥、深色底设计，增加显示亮度。
4）电脑负责整个系统的控制和管理，包括车牌抓拍识别，起落闸竿。
采用工控机，性能稳定，容易扩容。
大容量内存和超大容量硬盘，使系统数据储存量达3年以上，采用Intel CPU 2.0GHZ 以上，使系统快速处理数据。
5）补光设备光线不足的环境中必需使用补光灯。
补光设备可选用LED灯或泛光灯。
泛光灯单车道补光的功率≤150W， N个车道补光的功率≤N*150W。
LED补光灯采用高亮发光二极管（LED）来制作的，他有运行稳定，发热量低，低能耗，使用寿命长的特点。
现在一般的使用的高亮发光二极管都是5mm。
6）车辆监控摄像机全天候机24小时监控，采用1/2’ 高性能CCD，精确抓拍车辆图像，为系统提供高质量的图像以满足车牌识别系统需要，具备强光抑制功能，确保夜晚同标能拍摄到车辆的前景图像。
软件管理系统4.1 系统管理流程图4.2系统软件组成车牌识别系统1)车牌识别系统车牌识别模块属于纯软件识别方式，系统可根据车辆全景图片及特征图片，完成车辆特征的判断，结合触发机制，系统提供车辆行驶方向、经过时间、地点、车辆类型、车牌号码等基本信息。
车牌识别模块技术参数①、视频触发捕获率：监控区域内对5km/h～160km/h行驶的车辆图像捕获率达99%以上。
②、车辆号牌识别准确率：白天车辆号牌识别准确率大于95%；夜间车牌识别准确率90%以上。
③、车牌捕获类型：可识别02式牌照（GA 36.1-2001）；92式牌照（GA 36-92）；军车牌照；警车牌照；武警车牌照；港澳车内地牌照；使馆车辆等牌号。
如出现新型车辆牌号，系统建设单位应免费升级软件。
⑤、车牌颜色识别系统对彩色（要求颜色）及黑白车牌的颜色（不要求颜色）均能有效的识别。
⑥、升级车牌识别模块可以动态地添加一些新的汉字，以提高程序的健壮及包容性，并且可以通过后台服务器进行升级。
技术指标1）环境条件①、环境温度：-20℃～+60℃②、环境湿度：5%～95%③、使用环境：室内外全天候条件2）自动道闸①、外形尺寸：355×240×1010②、升降时间：4秒左右(可调)③、电源：220V，50Hz④、功率：0.25KW⑤、闸杆：3—6M⑥、通信接口：符合RS-232/485标准3）车辆检测器①、线圈感应：50H-2H②、线圈激磁频率：300Hz～250Hz4）车牌摄像机要求①、信号系统：PAL制式②、成像器件：1/3"高性能CCD③、自动光圈镜头(F1.6～3.2)，镜头焦距3.3～ 50mm④、有效像素：480×640 到768×576 之间⑤、清晰度：彩色：480线，黑白570线⑥、最低照度：彩色0.05 Lux以下，黑白0.01 Lux以下⑦、电子快门：AES：1/500-1/100,000sec⑧、信躁比：≥52dB，AGC OFF⑨、具备防雷功能和强光抑制功能⑩、典型推荐：FUTER 388H 1/3’ CCD ( 带强光抑制，夜间可有效压制车前大灯)或JVC TK-1480 1/2 CCD5）图像采集卡可选用市场上流行的普通采集卡，推荐采用天敏VC4000视频卡。
标准PAL、NTSC制彩色／黑白视频信号输入。
具体路数按实际要求定。
6）车辆拍摄画面①、采集的画面大小应该在640*480到768*576之间②、车牌在画面中的宽度应该占画面的1/6至1/3③、车牌两边应尽量与水平垂直④、示例：拍摄符合标准的车牌图片7）车牌识别工作机要求最好使用工控机，工控机要比普通商用机在稳定性与扩展性方面强。
想理配置如下：①、微处理器：不低于英特尔奔腾3.0GHZ②、前端系统总线：不低于2GHz外频③、主板芯片组：不低于INTEL 865芯片组④、内存：不低于2GB DDR400⑤、显存：不低于64MB⑥、硬盘：不低于 120GB8）收费车道车辆摄像机立杆收费车道上的车牌识别摄像机要求在安装在各收费车道的安全岛上。
安装设计图如下：①、立杆采用热镀锌钢杆，壁厚：>4.5mm；②、立杆设计风速：抗12级台风；③、立杆防晒、防水、耐温；④、立杆高度为1.5M，高度可结合现场而调改；⑤、立杆底板用两组四向16厘六角镙丝锁固定杆身；⑥、立杆本身之结构强度须经生产厂家校验后方可生产；⑦、顶端设备承重量：20Kg。
⑧、外观：银灰色；⑨、防护等级：IP66⑩、立杆与触发地感线圈之间的距离在5.5-6.5米之间。
9)车道宽度要求由于拍摄及识别的要求，对于车道的宽度要求不能太宽，推荐车道宽度在2.5至3米之间，对于超宽车道，必须采用隔离或者设计成多车道的方式。
