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车牌识别在停车场管理系统中的应用和优势

  • 2020-12-29 admin

车牌识别在停车场管理系统中的应用和优势


     以车牌号代替传统停车卡进出,可以解决传统系统中的问题:



     1、彻底解决传统系统中,一卡多车的情况;


     2、彻底解决传统系统中,卡未携带的情况;


     3、彻底解决传统系统中,卡丢失所引起的换卡补卡工作;


     4、彻底解决传统系统中,卡损坏所引起的换卡补卡工作;


     5、彻底解决传统系统中,远距离卡的穿透性以及更换电池。


     6、彻底解决传统系统中,恶意取走临时卡的情况。


     7、彻底解决传统系统中,发卡机的卡容量有限。


     8、彻底解决传统系统中,操作员乱收费问题。

     高清网络车牌号识别一体机介绍(KM880-LANVGA500)


  功能介绍

   1、网络高清摄像机


   主要是高清网络摄像机,较多分辨率为1920×1072;视野范围不仅能看清车牌,更能覆盖到能够看清车型的更大区域,车道可以控制的


   更宽,车的进入角度可接受更大,提升了识别率。


   2、视频触发多帧识别


   高清摄像机内置DSP解码芯片以及车牌号识别算法,车牌号识别完全由前端摄像机完成,DSP解码芯片定时从视频中获取图片,解析合格


   的车牌号,智能识别系统自动把同一个车的多个图片以及较优车牌号作为识别结果,然后把车牌号和图片通过TCP协议传输值上层软件,


   如果上层软件没有接收,主程序芯片自动保存以及自动进行智能脱机分析处理,保证系统稳定运行。


   3、双摄像机立体识别


   当场地过宽超过5米以及 在弯道和三叉路口时,系统支持双摄像机同时识别,自动选择较优的图片和车牌号作为识别结果。


   4、车牌变形拉伸校正


   受现场环境制约,当车牌号图像偏角过大,系统无法识别,DSP解码芯片,自动根据图像变形的程度,进行多角度拉伸,然后从识别到的


   车牌号中选择较优的车牌号和图片作为识别结果。


   5、识别算法——小波算法+神经网络智能分析


   DSP解码芯片内置车牌号图像识别算法,车牌号图像算法采用目前高效的小波算法,实现对图像的过滤提取,再通过神经网络智能分析算


   法加以优化。


   6、强光抑制与补光技术


   网络高清摄像机内置强光抑制过滤芯片,专用补光灯在光线不足时自动开启,补充专用的色光,光线强度达标后,补光灯自动熄灭。


   强光抑制与补光技术的配套使用, 解决了夜间车辆进强光进出以及光线突然变化导致摄像机成像不清晰问题。


   7、TCP通讯,即插即用


   TCP通讯,无需其他通讯线,工程施工简单,成本低,可行度高。


  详细参数

   200万 2/3 车牌号识别一体机


   摄像机 传感器类型 2/3" SONY Progressive Scan CCD


   限低照度 0.1Lux@(F1.2,AGC ON)


   快门 1/25秒至1/30,000秒


   镜头接口类型 C/CS接口


   自动光圈 DC驱动


   压缩标准 视频压缩标准 H.264


   图像 图像格式 JPEG


   顶多图像尺寸 1920×1072


   帧率 25fps(1920×1072)


   图像设置 饱和度,亮度,对比度,白平衡,增益通过软件可调


   网络功能 存储功能 支持SD/SDHCG


   支持协议 TCP/IP,HTTP,上传图片


   通用功能 心跳,密码保护


   专用功能 支持车牌识别,支持视频触发、外部I/O触发、网络触发、 ,支持JPEG抓图功能,支持补光灯同步,支持电源同步


   接口 通讯接口 1 个RJ45 10M / 100M 自适应以太网口,1个RS-485 接口


   视频输出 1Vp-p Composite Output(75Ω/BNC)


   一般规范 工作温度湿度 -10℃~60℃,湿度小于90%(无凝结)


   电源供应 DC12V±10%


   功耗 10W MAX


   尺寸(mm) 71.6×67.6×165


   重量 750g