一直以來，停車場管理是各大物業(yè)公司的“心頭大患”，非機動車隨意進出、臨時車輛無法識別身份、出場支付效率低、人工收費有漏洞等來自各個方面的問題，困擾物業(yè)已久，急需一種方便且有效的系統(tǒng)，對停車場管理進行升級。
車牌識別設(shè)備利用系統(tǒng)龐大的數(shù)據(jù)庫對進出車輛進行管理比對，及時對臨時進出車輛的安全性進行辨認(rèn)，識別嫌疑車輛。后臺還能對進出車輛信息進行及時查看，防止收費漏洞的出現(xiàn)。
車牌識別外觀
無需主板，脫機語音，脫機顯示，脫機收費
無需安裝APP軟件即可使用支付寶、支付
自主研發(fā)，中國，榮獲外觀專利
識別、顯示、補光一體式設(shè)計，安裝方便
顯示屏采用進口燈珠，亮度，超大字體，戶外遠(yuǎn)距離也可清晰分辨
四行字體顯示，車牌、停車時長、應(yīng)繳費用、剩余車位、月租有效期、儲值余額等信息一目了然;紅綠色字體區(qū)分顯示,顯示更清晰
紅綠導(dǎo)光指示，非法車輛顯示紅色，禁止通行；合法車輛顯示綠色，道閘開啟
無需轉(zhuǎn)動立柱即可改變顯示屏的方向
立柱尺寸：1500*150*100MM
顯示區(qū)尺寸：305*305MM

主要功能

1、出入管理系統(tǒng)

無人值守、各通道機器人立運行，管理車輛正常出入、自主計費。

2、主、副車牌識別系統(tǒng)

在傳統(tǒng)單識別攝像頭基礎(chǔ)上采用雙重識別車輛識別率，同時有效防跟車、誤識別，冗余保障。

3、自助繳費模塊

場內(nèi)、出場、支付寶掃碼支付；

出場車主展示、支付寶付款碼支付（解決車主手機無4G網(wǎng)絡(luò)情況下支付）；

出場現(xiàn)金支付。

4、發(fā)票發(fā)放模塊

車輛出場自助領(lǐng)取定額紙質(zhì)發(fā)票。

5、車道全景視頻監(jiān)控系統(tǒng)

實時顯示各出入口運行畫面情況，接入視頻分析技術(shù)當(dāng)通道有人員異常聚集、闖入時系統(tǒng)自動報警提示。

6、優(yōu)惠打折系統(tǒng)

商戶可對收費車輛提供自定義多樣的打折優(yōu)惠方案。

7、車型比對系統(tǒng)

車輛出場時，系統(tǒng)自動對車輛出入場車輛圖片進行配對分析，車輛安全。

8、無牌車系統(tǒng)

多種出入方式可以選擇：掃描入場、出場/輸入手機號碼代替車牌車入場、出場/領(lǐng)取紙質(zhì)憑條入場、出場。

9、語音播報系統(tǒng)

車場根據(jù)不同類型、不同場景自定義播報對應(yīng)提示語。

車牌識別設(shè)備系統(tǒng)以“無人值守、云端管理”的建設(shè)理念，以新穎的智慧應(yīng)用，聚集各種服務(wù)資源，通過智能車牌識別設(shè)備+車場視覺智能控制系統(tǒng)+車主移動APP+物業(yè)收費人員APP+停車管理云平臺，讓業(yè)車主輕松享受安全、便捷的智慧通行；通過移動信息化建設(shè)，強化物業(yè)對停車場的管控能力，從而增加停車通行效率，降低人工成本，杜絕收費漏洞。
車牌識別設(shè)備，它可以幫助物業(yè)公司省去停車收費崗，堵住收費漏洞，同時降低企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險。2018年1月，某物業(yè)在轄管的小區(qū)（每天車流量過3000車次）試用 車牌識別設(shè)備值守后，提升物業(yè)形象以外更重要的是大大節(jié)省了值守人員的費用。

車輛檢測可以采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達(dá)檢測技術(shù)、視頻檢測等多種方式。采用視頻檢測可以避免破壞路面、不必附加外部檢測設(shè)備、不需觸發(fā)位置、節(jié)省開支，而且更適合移動式、便攜式應(yīng)用的要求。
系統(tǒng)進行視頻車輛檢測，需要具備很高的處理速度并采用好的算法，在基本不丟幀的情況下實現(xiàn)圖像采集、處理。若處理速度慢，則導(dǎo)致丟幀，使系統(tǒng)無法檢測到行駛速度較快的車輛，同時也難以在有利于識別的位置開始識別處理，影響系統(tǒng)識別率。因此，將視頻車輛檢測與牌照自動識別相結(jié)合具備技術(shù)難度。

具體的工作原理和停車場所采用系統(tǒng)有關(guān)。作為當(dāng)下主流兩款車位引導(dǎo)系統(tǒng)，視頻車位引導(dǎo)除了起步晚于超聲波車位引導(dǎo)外，他們兩者又有哪些不同?停車場管理者又應(yīng)該如何抉擇呢?工作原理不同：辨別超聲波車位引導(dǎo)系統(tǒng)和視頻車位引導(dǎo)系統(tǒng)直觀方法是看停車位上方所使用的車位探測器。超聲波車位引導(dǎo)使用的是超聲波探測器。

移動端車牌識別實現(xiàn)的過程簡單為以下幾個部分：

圖像采集：通過智能手機攝像頭拍攝車牌圖像。

預(yù)處理：灰度化、二值化、邊緣增強、噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、對比度調(diào)整等。

車牌定位：在經(jīng)過圖像預(yù)處理之后的灰度圖像上進行行列掃描，確定車牌區(qū)域，車牌切斜校正。

字符分割：在圖像中定位出車牌區(qū)域后，通過灰度化、二值化等處理，定位字符區(qū)域，然后根據(jù)字符尺寸特征進行字符分割。

字符識別：對分割后的字符進行縮放、特征提取，與字符數(shù)據(jù)庫模板中的標(biāo)準(zhǔn)字符表達(dá)形式進行匹配判別。

結(jié)果輸出：將車牌識別的結(jié)果以文本格式輸出。