目前，随着建筑智能化和自动化技术的快速发展，停车管理越来越智能化。目前停车场智能管理系统和设备智能管理系统由进出口读卡器、挡车器、控制器、收费管理软件等部分组成。根据各类建筑的管理要求，该系统可实现门禁、监控、行车信号指示、停车收费、汽车防盗报警、地下停车场(场)车辆入口设备智能管理等综合服务，已成为建筑防盗系统的重要组成部分。

相机参数： 车牌识别 识别率 ≥99.5% 车牌识别种类 新式军牌、粤港/粤奥、使领馆、老式广东不反光，个性定制、教练、台湾、东南亚，新能源， 触发方式 视频触发、地感线圈触发、视频和地感线圈混合触发、车辆捕获率≥9.5% 图片输出 200万像素JPEG 智能功能 车辆检测、排除非机动车 识别区域亮度探测，自动调整ISP参数 成像器件 1/2.8" SONY Exmorsensor,Progressive Scan,SuperLow LightCMOS 镜头 定焦6mm cs接口镜头 大图像尺寸和帧率 1920*1080 30帧/秒 低照度 0.02Lux Flash 256MB 内存 32MB 网络协议 存储功能 单Micro SD/TF存储卡 大支持32GB 支持协议 TCP/IP,HTTP,RTSP,支持FTP上传图片 SDK支持 WindowsM FC（32,64位）C#（32，64位），VB,Delphi，VB,JAVAscript Linux SDK，tcp/ip,JAVA,串口通讯协议 接口 网络通讯接口 10/100M 网络自适应，RJ45适配器 IO接口 输入 2个光耦隔离输入 输出 2个继电器输出 通讯串口 双向RS485 1个 RS232 1个 韦根接口 不支持 双向语音 语音输入输出接口，支持远程语音对讲 补光 内置补光灯 4颗大功率LED白光灯 其他补光方式 支持外置补光 常规参数 工作温度 —30℃-+70℃ 工作湿度 0%-90% 供电 DC12V/2A 设备功率 10W（MAX） 设备尺寸 452（长）*148（宽）*120（高）mm 设备重量 2.9千克 产品特点 海思芯片算法提供商原厂开发，采用海思***高清智能芯片，芯片内内嵌车牌识别算子； 采用连续视频流识别车辆号牌，项目车牌识别率≥***； 车牌识别速度快，单帧识别时间＜150ms，无需停车等待，用户体验好 200万像素全高清（1080P）、全帧率（25帧/秒）视频与图片抓拍； 支持视频、线圈及线圈视频混合多种触发抓拍模式； 相机内置车身颜色、车辆类型检测； 采用集成式补光灯，光线柔和功耗低，夜间补光无需另配置补光灯、闪光灯； 算法可根据环境光自动调整相机成像亮度，***全天候图片抓拍质量；

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，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，后选定一个***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***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。 实际应用中，车牌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，使采集到的图像利于识别。