车牌识别系统是智能交通的重要分支，它需要人工智能、图像处理、计算机视觉、模式识别等相关技术的综合应用。目前国内的车牌识别技术已经日益成熟，随着智能交通技术应用的不断加深，业界迫切希望提取更多元的车辆信息，除车牌号码外，还需要车辆的型号以及颜色等信息特征。这些特征在停车场无人管理、交通事故处理、交通肇事逃逸、违章车辆自动记录等领域具有广 泛而迫切的应用需求。
车牌识别技术分为多个环节，一般是通过对摄像机采集的数字图像进行去噪、增强、车标定位、特征提取、识别等分析完成。为了得到较高的识别率，要求每一个处理步骤要有很高的准确率，而实际背景复杂，四季、昼夜、晴雨等不同情况的光照以及车辆运动速度的快慢等直接影响车辆图像的成像环节，造成车辆图像颜色失真、车身及车标区域灰度不均匀、边缘模糊、粘连等问题，增加了处理难度；反光、逆光、夜晚光照不足、树荫、车身颜色显 著区域分布位置不同等情况又增加车身颜色识别难度；再加上车辆类别繁多以及车身本身的污损、遮挡、模糊，也为进一步提高识别率带来诸多困难。
采用高清车牌识别摄像机对进入停车场的车辆进行车牌识别、图像抓拍，将车牌信息传输给专用控制器，再上传给电脑、引导车辆进入，并保存记录；在停车场出口 通过高清车牌识别摄像机对驶出的车辆进行车牌识别、图像抓拍，在线状态通过计算机判断，对固定车自动放行，脱机状态有停车场控制器判断，对固定车辆放行， 并保存记录，如果系统中有语音和显示屏，会驱动其播报和显示车辆信息。对于临时车根据停车时间进行管理，实现车辆的进出监控和管理。
上海帆蓝智能科技有限公司在行业里深耕多年，掌握了大量的实际数据与丰富的算法经验，针对诸多问题，公司综合采用了国际先进的人工智能、计算机视觉、图像处理、模式识别、大数据训练、深度学习等等技术来，通过从视频流中检测车辆、车头区域的定位、变形和倾斜校正、去除运动和成像造成的模糊、车辆特征的定位和识别、海量特征的选取和决策等多个环节来实现。 成都车牌识别系统，成都停车场道闸系统。
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