车牌识别市场需求大 三种主要模式对比分析

未来随着我国城市化进程发展的提速，交通压力将更加严峻，因此智能化交通管理将是今后交通发展的大方向。采用车牌识别与视频分析技术的卡口系统是城市智能交通管理系统的一个重要组成部分，针对公路行驶的机动车辆进行实时监控的智能化交通系统，对于缓解交通管理压力，特别是静态交通起着十分重要的作用。此外在城市停车管理中，智慧停车概念的崛起，车牌识别模式由于其通行速度快、管理简单等特点也被越来越广泛的应用，逐渐取代刷卡模式。作为21世纪城市交通信息高速公路建设的核心课题，车牌识别在很大程度上推动着智能交通的快速发展。

车牌识别是利用采集车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色的自动模式识别技术。技术的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。一个完整的车牌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，定位出车牌位置，再将车牌中的字符分割出来进行识别，最后组成车牌号码输出。

目前采用的车牌识别模式主要有三种：地感线圈识别模式、视频识别模式、视频＋地感识别模式。

一、地感线圈识别模式

地感线圈触发，一般情况下，在停车场道闸前10米左右的位置，会设有减速带，车辆通过减速带减速，为识别车牌留出时间，车辆进入识别区域，触发地感线圈，自动指挥相机进行抓拍，通过自字符检测，识别出车牌，道闸放行。地感线圈触发车牌识别优势在于触发率高、不易漏车，而且性能实用稳定，针对无牌车能够输出图像记录。缺点是需要施工安装地感，工程量大。

二、视频识别模式

视频触发优势是不用安装地感线圈，工程量小。当车辆进入进入视频识别区域时，相机自动通过车辆的动态图像识别车牌信息，同时提供模拟触发识别。缺点是针对无牌车无法输出图像，容易漏车。若未识别出车牌结果，可手动点击模拟触发进行识别。