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- 主营产品：安检门，监控，门禁，道闸，消费机，停车场系统，智能感应锁，巡更系统，三辊闸，报警器，车位锁，集团电话交换机，身份证阅读器等。
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入口： 车辆到达入口，地感线圈检测到信号后，触发车辆识别摄像机进行拍照，摄像机上传照片，软件自动识别车牌号码，并上传软件，软件同步到LED显示屏，道闸升起，车辆入场，计时开始。对于无法识别车牌的车辆进行车型颜色识别，照片发送到系统进行纠正处理，并将纠正后的结果发送到服务器进行储存，然后道闸自动升起，车辆入场，进场后道闸自动关闭，停车计时开始。 出口当车辆到达出口时，出口车辆检测器感应到地感线圈检测到信号后，触发摄像机拍照并上传到软件，软件自动识别车牌号码，并显示车牌在LED显示屏上。系统将识别车辆属性，如是固定车辆或者临时车辆末达收费时间，播报祝您一路顺风，道闸自动开启，车辆驶离。如临时车辆停放时长达收费标准，则自动结算缴费金额，并播放收费金额，缴费后开启道闸放行；对于无法识别车牌的车辆，保安录入车号，与进场核对，妥善处置后开闸放行。
不便捷，不人性化，遇雨天或者车没有停到位都非常不方便，要是遇到滑坡将导致严重安全隐患；管理不上档次，用户体验差，形象不好，作为迎来送往第一站的停车场没有扮演着正面的窗口角色。蓝牙停车场系统因卡成本较高，且对临时车辆还是需要发放临时卡，满足不了快速进场的需求。车牌识别停车场系统正是为解决传统停车场的不足孕育而生，赢得大量客户赞誉。其优势在于车牌识别则对准确识别车牌，并快速放行，高效进出场，有效管理收费车牌识别技术以图像处理技术、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A、无须取卡、取票，规避了吐票吐卡时日晒雨水淋之苦、停车距离严苛之不便、及上坡倒滑导致严重安全隐患。B、系统功能全面、界面友好、简单易用。C、金额显示屏采用网络与语音一体化设计，声音直接从金额显示屏发出，方面布线的同时声音效果更佳。D、整套系统只需从岗亭拉根电源线和网线即可实现组网，整个系统组网更简洁方便，而且更稳定，通讯效率更高，极大的方便了施工调试。E、进口是无人值守的，可以在出口岗亭电脑看到入口视频，这样可以人为辅助，只要没识别出来的输入车牌即可实现放行。F、模块化设计，对计费规则等更新只需要把新规则复制到相应文件夹下面即可完成更新。
目前市面上停车场管理有传统型的吐票、吐卡系统、近年蓝牙、车牌识别系统却异军突起，这主要是因为吐票、吐卡停车场存在如下问题： 进出场效率低下：固定车要刷卡，临时车要取票、取卡，效率低下；临时车收费存在极多人为因素导致大量钱款流失，流失率达15%-50%；管理难度大，只要卡票损坏或丢失，交替使用，必须投入力去弥补收费洞，但又收效甚微。耗材投入大、维护量大；不便捷，不人性化，遇雨天或者车没有停到位都非常不方便，要是遇到滑坡将导致严重安全隐患；管理不上档次，用户体验差，形象不好，作为迎来送往第一站的停车场没有扮演着正面的窗口角色。蓝牙停车场系统因卡成本较高，且对临时车辆还是需要发放临时卡，满足不了快速进场的需求。车牌识别停车场系统正是为解决传统停车场的不足孕育而生，赢得大量客户赞誉。其优势在于车牌识别则对准确识别车牌，并快速放行，高效进出场，有效管理收费车牌识别技术以图像处理技术、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。
福建泉州迪亚电子科技公司专业车牌识别系统厂家，安装批发销售：我公司采用清华大学智能图文信息处理研究所识别算法，并在此基础上优化处理，识别速度、准确率得到很大提升，特别选配专业网络拍照相机，使夜间整体车牌识别率达98%以上。 蓝牙停车场：该产品因具有远距离读卡，不停车通行等特点深受广大客户的青睐，我公司采用进口TI处理芯片，读卡速度快、功耗低，性能更稳定。票箱式刷卡管理系统：票箱式的IC/ID刷卡系统广泛应用于停车场收费管理中，而且技术已十分成熟，是一款常规的停车场管理系统商业停车场面临快速进场和收费难问题，普通小区也面临越来越多的临时车辆，也需要对临时车辆进行收费管理，以提高利用效率。作为迎来送往第一站的停车场扮演着更加重要的窗口角色。目前市面上停车场管理有传统型的吐票、吐卡系统、近年蓝牙、车牌识别系统却异军突起，这主要是因为吐票、吐卡停车场存在如下问题： 进出场效率低下：固定车要刷卡，临时车要取票、取卡，效率低下；临时车收费存在极多人为因素导致大量钱款流失，流失率达15%-50%；管理难度大，只要卡票损坏或丢失，交替使用，必须投入力去弥补收费洞，但又收效甚微。耗材投入大、维护量大；
现在小区规模越来越大，业主车辆越来越多，在经过停车场管理系统刷卡验证时，经常会出现业主找卡，忘记带卡，刷卡时无法靠边的情况，这样就严重影响了通行速度，造成车辆拥堵。在上下班高峰期的时候这种情况尤其严重。针对以上的系统弊端和漏洞，我公司通过多年的技术研发和验证测试，推出了目前最先进的车牌自动识别系统，作为停车场系统的子系统，通过计算机的图像处理自动识别记录车牌，辨别同一车牌的车辆出入场时是否一致，是目前识别速度最快的车牌识别系统。其软件模块可以嵌入到停车场系统软件中，配合硬件共同实现车牌自动识别功能，使停车场系统更加完善精确。智能车牌识别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、高清滚动式LED电子显示屏提示，使车主和管理者一目了然，避免收费矛盾冲突。②、减少工作人员工作量，提高工作效率。③、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。④、超高感应数字式车辆检测系统，绝不死机和漂移。⑤、防砸车装置可保证无论是进场车辆或倒车的车辆，只要在地感线圈感应区域内停留，闸杆就不会落下。另外特有的压力电波设置，具有遇阻防弹的功能，不会出现砸车情况。 ⑥、实行车卡对应的双重方式，能够有效的解决“一卡多用”情况。
在智能交通系统中，车牌自动识别系统是一个非常重要的发展方向，车牌自动识别系统正是在这种应用背景下研制出来的能够自动实时地检测车辆经过和识别汽车牌照的智能交通管理系统。 1）车辆进入：①、车辆驶入车牌摄像机识别区域。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，道闸自动关闭，系统自动刷新车位信息。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，无需暂停。2）车辆离开：①、车辆驶入车牌摄像机识别区域。②、亚迈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，闸机自动启杠放行。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，则车辆须暂停交费才能离开。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，驶离停车场，系统记下车辆离开时间，系统自动刷新车位信息。
实际应用中，车牌自动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。 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。 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。
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。 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。
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。 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。
车牌自动识别系统识别原理分析 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.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。