系統(tǒng)的采集單元會(huì)自動(dòng)的對(duì)圖像影像進(jìn)行預(yù)處理，完夠定位出車(chē)輛的位置，然而再把識(shí)別出來(lái)的字符進(jìn)行分割再進(jìn)行對(duì)比，然而組成號(hào)的輸出。能識(shí)別輸出步驟通常會(huì)有以下幾點(diǎn)：
車(chē)輛檢測(cè)：可采用地線圈檢測(cè)、檢測(cè)技術(shù)、紅外檢測(cè)、視頻檢測(cè)等多種方式感知車(chē)輛的經(jīng)過(guò)，而且還觸發(fā)攝像機(jī)對(duì)車(chē)輛進(jìn)行抓拍采集。
圖像采集：經(jīng)過(guò)攝像抓拍主機(jī)對(duì)通行車(chē)輛實(shí)時(shí)采集、不連續(xù)記載。
預(yù)處置：自動(dòng)曝光、自動(dòng)白均衡、噪聲過(guò)濾以及邊緣加強(qiáng)、伽馬校正、比照度調(diào)整等。
定位：在經(jīng)過(guò)圖像預(yù)處置之后對(duì)圖像進(jìn)行行列掃描確定區(qū)域位置。
字符的分割：在圖像中定位出車(chē)輛的所在區(qū)域后，經(jīng)過(guò)第二值化和灰度化的處理能夠準(zhǔn)確定位到字符區(qū)域，然后依據(jù)字符尺寸特征來(lái)進(jìn)行字符分割。
字符辨認(rèn)：對(duì)分割后的字符縮放、特征提取，與字符數(shù)據(jù)庫(kù)模板中的規(guī)范字符表達(dá)方式停止匹配判別。 結(jié)果輸出：將辨認(rèn)的結(jié)果以文本格式輸出。

小區(qū)停車(chē)場(chǎng)自動(dòng)識(shí)別收費(fèi)管理系統(tǒng)：這是一種基于車(chē)牌識(shí)別技術(shù)和道閘一體機(jī)的綜合管理系統(tǒng)。車(chē)主在進(jìn)入停車(chē)場(chǎng)時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)識(shí)別并記錄車(chē)牌號(hào)碼和進(jìn)入時(shí)間。當(dāng)車(chē)主離開(kāi)停車(chē)場(chǎng)時(shí)，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)停車(chē)時(shí)間和收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)自動(dòng)計(jì)算停車(chē)費(fèi)用，并通過(guò)各種支付方式進(jìn)行收費(fèi)。這種系統(tǒng)可以大大提高停車(chē)場(chǎng)的收費(fèi)效率和管理水平，減少現(xiàn)金交易的風(fēng)險(xiǎn)和不便。


行業(yè)應(yīng)用與技術(shù)
應(yīng)用場(chǎng)景：停車(chē)場(chǎng)管理、高速收費(fèi)站、城市交通監(jiān)控、物流園區(qū)車(chē)輛管理等。
技術(shù)趨勢(shì)：
AI 深度學(xué)習(xí)：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）提升復(fù)雜場(chǎng)景（如雨雪、模糊車(chē)牌）的識(shí)別率。
多模態(tài)融合：結(jié)合 RFID、激光雷達(dá)等技術(shù)，提高識(shí)別可靠性。
云端化：通過(guò)云平臺(tái)實(shí)現(xiàn)多站點(diǎn)數(shù)據(jù)同步與遠(yuǎn)程運(yùn)維，降低本地硬件成本。
如需具體品牌設(shè)備的維修手冊(cè)或技術(shù)支持，可提供型號(hào)后進(jìn)一步細(xì)化方案。