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车辆识别停车场系统

日期: 2019-01-13
浏览次数: 7

随着社会经济的发展,国民收入的提高, 汽车产业的快速发展,汽车已越来越多地进入普通家庭,社会车辆保有量越来越高,乱停放、停车难、一位难求的现象时有发生。对于物业管理部门的管理压力和管理要求也越来越高,因此亟需一套高效、智能、稳定的停车管理系统。能够对车辆进行自动监控、识别与自动管理的停车场管理系统的出现就显得尤为重要。

 

停车场管理系统采用纯车牌自动识别技术移动互联网APP停车应用技术,同时支持多种缴费场景和支付方式的全新智能化停车场系统。 相比传统的IC/ID卡,蓝牙卡的车辆认证模式,每辆汽车对应的车牌号固定并且唯一,采用车牌识别的方式免去了发卡、取卡、读卡等流程,避免了因业主卡片丢失,卡片失效、卡牌混淆引起的纠纷争议,减少了物业管理部门的工作量。在车辆进出时,免去了车主取卡、读卡、收卡等动作,减少了无效的等待时间,可实现时速五公里以内不停车通行。

车牌识别技术能准确识别进出车辆的车牌号码,并以车辆的车牌号码作为车辆的识别标识,实现车辆的快速进出,并具备良好的实用性和稳定性,车牌识别率>99%。随着移动支付的日益普及,停车场自助缴费、无现金支付的比例也越来越高。系统支持手机APP自助付款,系统在确认收款后自动抬杆放行,车辆的进出都有监控拍照记录,并可管理查询。在特定的使用条件下可实现停车场无人值守,用户自由进场,自主缴费。实现了停车场的自动化、可视化和无需人工值守管理,降低了停车场的管理费用,大大提高了停车场的管理水平。

  

系统组成:

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  • 入口控制部分:自动挡车器、车辆检测器、车牌识别器(含一体式网络高清摄像机、频闪灯)、车道信息控制器、信息(满位)显示屏、语音模块。

  • 出口控制部分:自动挡车器、车辆检测器、车牌识别器(含一体式网络高清摄像机、频闪灯)、车道信息控制器、信息(收费)显示屏、语音模块。

  • 中央收费部分:岗亭、收费电脑、管理软件(B/S架构,IE浏览器操作界面,无需直接安装于收费电脑中)、自助缴费机

  • 管理中心:数据服务器、管理电脑、管理软件(B/S架构,IE浏览器操作界面,无需直接安装于管理电脑中)、短信猫(根据需要提示月租车辆到期延期信息、月租车辆进入离开车场信息、月租车辆停车的车位信息等)。

 


车辆进出管理流程:

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车辆入场流程:

车辆达到小区入口摄像机识别区域,自动识别车辆车牌号码,并对车辆类型做出判断。内部车:自动开闸放行/手工开闸放行可选,系统自动保存车辆入场信息及图片到数据库。

临时车:自动开闸放行/手工开闸放行可选,系统自动计时并保存入口抓拍图片到数据库。

无牌车辆:操作员手动放行,系统自动归档,计时并保存入口抓拍图片到数据库。

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车辆出场流程

车辆出场流程

车辆达到小区出口摄像机识别区域,自动识别车辆车牌号码,并对车辆类型做出判断。内部车:自动开闸放行/手工开闸放行可选,系统自动保存车辆出场信息及图片保存数据库。

临时车:自动开闸放行/手工开闸放行可选,0元可选择手动和自动放行;如收费,按临时车收费标准收费,收费后手工放行,系统自动保存出口抓拍图片和数据到数据库。

无牌车辆:点击界面无牌车辆,根据车辆特征找到对应的车辆后双击,记录到数据库,0元可选择手动和自动放行;如收费,按临时车收费标准收费,收费后手工放行,系统自动保存出口抓拍图片和数据到数据库。

 



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现在很多家庭都有汽车了,汽车保有量的增长,给停车场带来了很大压力,节假日,上下班高峰期很多超大,大型城市都出现不同程度的交通拥堵,停车场出入口也是拥挤不堪,造成这些原因有很多,一方面的管理模式不成熟,设备智能化不足,导致停车场入口处理信息的效率不高,拥堵就不可避免了。为了解决这些问题,目前市场上很多具备智能管理能力的停车场管理系统如雨后春笋一般。智能停车场管理系统可以在车牌识别,蓝牙读卡,手动刷卡等模式中切换,使用方式灵活多变,适用场景更多,车辆进出停车场的时间比传统管理方式提高60%效率的都不止,有限节约车辆在出入口处耗费大量时间的情况。 采用车牌识别模式,可以让车主停车更安心,因为车牌号是车辆唯一的身份信息,只有识别到车辆身份才能进场车场,有违法犯罪事件警察能快速找到相关信息。 支付方式多变,支持微信,支付宝,银联卡等移动支付功能,不用现金也能快速停车。
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人脸识别技术,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别,这也是人们熟悉的识别方式。简单的来说就是一个让计算机认出你的过程。 人脸识别技术主要是通过人脸图像特征的提取与对比来进行的。人脸识别系统将提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配,通过设定一个阈值,当相似度超过这一阈值,则把匹配得到的结果输出。将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较,根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类:一类是确认,是一对一进行图像比较的过程,另一类是辨认,是一对多进行图像匹配对比的过程。 广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。
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