8000车牌识别解决方案(硬识别)
车辆拍照识别怎么解决方案
车辆拍照识别怎么解决方案随着科技的不断进步，车辆拍照识别系统应用越来越广泛，如城市道路交通管理、高速公路收费等方面都有应用。
那么，车辆拍照识别系统存在什么问题，如何解决这些现有问题呢？本文将探讨车辆拍照识别系统的问题和解决方案。
车辆拍照识别系统存在的问题1. 车牌识别精度不高车辆拍照识别系统重要的一环便是车牌识别。
而车牌识别的精确度直接影响到整个系统的稳定性。
但目前车辆拍照识别系统的车牌识别精度仍然存在较大的提升空间，尤其是在车速较快、天气恶劣等情况下，容易出现误识别、漏识别等问题。
2. 拍照时角度和距离不一致车辆在拍照时是否是正面拍摄并且距离合适，会严重影响车辆拍照识别的精准度。
系统需要对车辆进行纠正，对车辆图像进行变形，从而识别出车辆车牌，但变形过程中会失去部分信息，因此还需要进行图像增强等处理。
3. 难以适应复杂环境车辆拍照识别系统难以适应复杂的环境，如夜间、阴雨天气、复杂道路等，能不能既满足识别的准确率又满足实时性，是车辆拍照识别系统需要解决的难题。
车辆拍照识别系统的解决方案1.车牌识别算法的优化提升车牌识别的精度是最核心和关键的问题。
为了解决车牌识别精度不高的问题，可以使用深度学习在数据增广的方法，有效地克服天气、位姿等因素干扰问题。
通过使用深度学习技术，可以将新的车牌和背景识别率改善20％以上。
2.智能识别车牌智能识别车牌是一种新的车牌识别技术。
它通过对车牌位置和字符进行特征提取，利用图像处理和机器学习等技术，用智能算法进行同步自适应、动态自适应和自学习，让系统更准确和稳定。
3.准确判断距离和角度针对拍照时角度和距离不一致的问题，可以采用双目摄像头技术对车辆进行立体像距计算，通过计算车辆与摄像头之间的距离，自动进行相应的图像增强和状态估计，从而实现目标分类和距离、角度计算，将识别率提高到一个新的高度。
4.考虑复杂环境为了使车辆拍照识别系统适应复杂环境，采用轻量级深度学习技术，并将常见的复杂情况作为训练集之一，从而使车辆拍照识别系统能够灵活适应各种复杂环境。
车牌识别系统方案
车牌识别系统方案摘要：车牌识别系统是一种利用计算机视觉和模式识别技术，对车辆车牌进行自动识别的系统。
本文将介绍车牌识别系统的相关原理、应用场景、系统方案以及未来发展趋势。
一、引言车牌识别系统是现代交通管理系统中重要的一环。
它通过识别车辆的车牌号码，实现对车辆的自动识别和管理。
车牌识别系统广泛应用于交通监控、车辆管理、停车场管理等领域，提高了交通管理的效率和精度，减少了人为因素的干扰。
二、车牌识别系统的原理1. 图像获取：车牌识别系统通过摄像头获取车辆的图像。
可以采用固定安装的摄像头，也可以使用移动式摄像头。
2. 车牌定位：通过图像处理技术对车辆图像进行分析，确定车牌在图像中的位置，并对车牌进行定位。
3. 字符分割：将车牌图像中的字符进行分割，得到单个字符图像。
4. 字符识别：对字符图像进行特征提取和模式匹配，识别字符的具体信息。
常用的字符识别方法包括模板匹配法、神经网络方法和支持向量机方法等。
5. 结果输出：将识别后的车牌号码以文本或者数据库形式进行输出，实现与其他系统的数据交互。
三、车牌识别系统的应用场景1. 交通监控：车牌识别系统可以应用于交通监控系统中，实时监测道路上的车辆情况。
2. 车辆管理：通过车牌识别系统可以对车辆进行自动识别和管理，提高车辆管理的效率。
3. 停车场管理：车牌识别系统可以用于停车场的车辆进出管理，实现自动化的收费和管理。
四、车牌识别系统的方案1. 硬件方案：车牌识别系统的硬件包括摄像头、图像处理设备、计算机和外部设备等。
2. 软件方案：车牌识别系统的软件包括图像处理算法、字符识别算法和数据处理算法等。
3. 网络方案：车牌识别系统可以通过网络与其他系统进行数据交互和通信。
4. 系统集成方案：将硬件、软件和网络进行集成，构建完整的车牌识别系统。
五、车牌识别系统的未来发展趋势1. 深度学习技术的应用：随着深度学习技术的不断进步，车牌识别系统将更加准确和高效。
2. 多场景适应能力：车牌识别系统将能够适应不同的场景，包括复杂环境下的车牌识别。
车牌识别施工方案
车牌识别施工方案1. 简介车牌识别技术是一种基于计算机视觉和图像处理技术的应用，通过识别和分析车辆上的车牌信息，实现自动识别和识别的一系列功能。
车牌识别技术在实际应用中具有广泛的应用前景，包括车辆管理、交通监控、停车场管理等领域。
本文档将提供一个车牌识别施工方案，包括硬件设备、软件平台和系统架构等方面的介绍。
通过本方案的实施，可以实现高效、准确的车牌识别功能，满足各种实际应用场景的需求。
2. 硬件设备2.1 摄像头车牌识别系统需要使用高清晰度的摄像头来拍摄车辆图片。
在选择摄像头时，需要考虑以下几个因素：•分辨率：摄像头的分辨率决定了图像的清晰度，推荐选择1080p或更高分辨率的摄像头。
•帧率：较高的帧率能够提供更流畅的视频流，推荐选择30fps或更高帧率的摄像头。
•光线适应性：车牌识别系统在不同的光照条件下都需要能够正常工作，因此需要选择具有良好光线适应性的摄像头。
2.2 服务器车牌识别系统需要运行在强大的服务器上，以处理大量的图像数据和进行复杂的图像处理算法。
服务器的选择应考虑以下几个因素：•处理器和内存：需要选择高性能的处理器和充足的内存，以确保系统的计算能力和运行效率。
•存储空间：车牌识别系统需要存储大量的图像数据和识别结果，因此需要选择足够的存储空间。
•网络带宽：为了保证系统的实时性和稳定性，服务器的网络带宽也需要满足识别系统的需求。
3. 软件平台3.1 操作系统车牌识别系统的操作系统可以选择常见的操作系统，如Windows、Linux等。
选择操作系统时需要考虑以下因素：•稳定性：选择操作系统时要考虑其稳定性和可靠性，以确保系统长时间稳定运行。
•兼容性：车牌识别系统可能需要与其他软件和硬件进行配合使用，因此选择操作系统时要考虑其兼容性。
3.2 图像处理库车牌识别系统需要使用图像处理库来进行图像的预处理和车牌的识别。
目前比较常用的图像处理库包括OpenCV、TensorFlow等。
选择图像处理库时需要考虑以下因素：•功能丰富：图像处理库应具备各种图像处理算法和功能，以满足复杂场景下的需求。
车牌识别施工方案
车牌识别施工方案1. 引言车牌识别技术是一种在交通管理、车辆安全、智能交通等领域广泛应用的技术。
随着车辆数量的增加和交通管理的需求，车牌识别的准确性、速度和可靠性变得越来越重要。
本文将介绍一个具体的车牌识别施工方案，包括硬件设备的选择、系统架构的设计以及算法的优化等内容。
2. 硬件设备选择车牌识别系统的硬件设备包括摄像头、处理器和存储设备等。
在选择摄像头时，需要考虑其分辨率、帧率以及光线适应能力等因素。
同时，为了提高车牌识别的速度和准确性，可以选择支持硬件加速的处理器，并配备足够的内存和存储设备。
3. 系统架构设计车牌识别系统的架构设计是实现高效率和可扩展性的关键。
一种常用的架构设计是将系统分为前端摄像头采集模块、图像处理模块、车牌识别模块和数据存储模块。
前端摄像头采集模块负责从摄像头获取图像数据，并对图像进行预处理，如图像去噪、图像增强等。
图像处理模块负责对预处理后的图像进行特征提取和车牌定位，以便后续的识别算法能够准确地识别车牌。
车牌识别模块使用深度学习算法进行车牌的字符识别，可以使用卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等模型实现高准确率和实时性。
数据存储模块负责将识别结果保存到数据库中，并可以提供查询和统计功能。
4. 算法优化为了进一步提高车牌识别的准确性和速度，可以对算法进行优化。
一种常用的优化方法是使用图像分割和字符级别的识别。
图像分割是将车牌图像分割成字符的过程，可以使用边缘检测和字符定位技术实现。
字符级别的识别是针对每个字符进行识别，可以使用多种字符识别算法，如支持向量机(SVM)、k最近邻(k-NN)等。
另外，还可以使用模型压缩和量化技术来减小模型的大小和计算复杂度，从而提高识别速度。
同时，使用多线程和并行计算技术可以充分利用硬件资源，提升系统的并发处理能力。
5. 实验结果为了验证车牌识别系统的性能，可以进行一系列的实验。
实验可以包括不同场景下的车牌识别准确率和速度测试，同时还可以对算法优化进行对比实验。
小区车牌识别系统解决方案
小区车牌识别系统解决方案随着城市的发展和家庭车辆的增加，小区车辆管理已经成为了一个非常重要的问题。
小区车牌识别系统正是为了解决这个问题而诞生的，它能够自动识别车辆的车牌信息，从而实现车辆出入小区的安全管理。
一、小区车牌识别系统的基本原理小区车牌识别系统的基本原理是通过摄像头拍摄车辆的照片，将照片中的车牌信息提取出来进行识别。
在识别过程中，系统会对车辆的车牌进行图像处理和图像识别，将车牌中的字符转换为文字信息，最终将识别结果通过网络传输给管理系统。
二、小区车牌识别系统的设计方案小区车牌识别系统的设计方案主要包括以下几个模块：硬件部分、软件部分、车牌信息管理系统和网络部分。
1、硬件部分硬件部分包括摄像头、图像处理器、计算机等。
摄像头主要用来拍摄车辆的照片，同时也需要对车辆的照片进行处理，将照片的尺寸、角度等进行校正，使车牌图像更加清晰；图像处理器主要用来通过一系列的算法对车牌图像进行处理，提取出车牌中的字符信息；计算机主要用来进行车牌识别的算法运算和车牌信息管理系统的搭建。
2、软件部分软件部分主要包括车牌识别算法、数据库设计和车牌信息管理系统的开发。
车牌识别算法是整个系统的核心部分。
该算法需要对车牌图像进行预处理、字符分割、字符识别等一系列的操作，最终将识别结果传递给车牌信息管理系统。
数据管理系统则需要设计合理的车牌信息数据库，存储、管理和查询车牌信息等。
3、车牌信息管理系统车牌信息管理系统是整个系统的重要组成部分。
它主要用来管理车辆的出入信息，包括车辆的进出时间、车辆的类型、车辆的归属等信息。
同时，该系统还能够实现车牌信息的录入、管理和查询等功能。
4、网络部分小区车牌识别系统需要用网络进行数据传输，以实现对车辆信息的实时监控和管理。
网络部分主要是指车牌识别系统与管理中心的网络连接方式，包括有线网络和无线网络等。
三、小区车牌识别系统的实施效果小区车牌识别系统的实施效果主要表现在以下几个方面：1、提高小区车辆管理的效率小区车牌识别系统可以实现对车辆进出小区进行自动识别，从而节省了人力和物力成本。
2024年小区车牌识别系统解决方案(3篇)
2024年小区车牌识别系统解决方案随着城市化进程的不断加快，小区车辆管理成为了一个不容忽视的问题。
为了提高小区车辆管理的效率和安全性，我们可以引入车牌识别技术，建立一个智能化的小区车牌识别系统。
一、系统架构设计系统主要由以下几个模块组成：车牌识别模块、数据库模块、云平台模块、用户端模块。
1. 车牌识别模块：利用深度学习技术，对进入小区的车辆进行车牌的识别与抓拍。
可以采用高清摄像头，通过图像处理和特征提取，将车牌信息提取出来。
2. 数据库模块：存储车辆的相关信息，包括车牌号、车辆所有者、车辆型号、入住日期等。
通过对信息的分类、整理和管理，实现车辆信息的高效查询。
3. 云平台模块：通过云计算技术，将车牌识别和数据管理的服务部署在云端，提供更高效的计算和存储能力。
同时，可以实现多地点的数据同步和共享，方便小区管理部门进行信息管理和查询。
4. 用户端模块：通过手机APP等方式，为小区居民提供一个方便的接口，可以查询自己车辆的相关信息，如进出小区的记录、违规情况等。
同时，也可以预约访客车辆的进入，提前做好安排。
二、系统功能设计1. 车辆进出管理：当车辆进入小区时，系统能够自动识别车牌，并将车牌信息与小区车辆数据库进行匹配和验证。
只有合法车辆才能进入小区，提高小区的安全性。
2. 车辆违规报警：当系统发现有非法车辆进入或者有车辆违规行为时，会自动发出报警信号，提醒小区管理人员做出相应的处理。
3. 车辆信息查询：小区居民可以通过用户端模块，查询自己车辆的相关信息，如车辆进出小区的记录、停车位信息等。
同时，也能查询其他车辆的信息，方便邻里间的交流和联系。
4. 车辆预约管理：通过用户端模块，小区居民可以提前预约访客车辆的进入，同时也可以设置停放时间和地点，方便小区的管理和安排。
5. 数据统计分析：系统可以对车辆进出小区的记录进行汇总和分析，生成相关的报表和统计图表，为小区管理人员提供更详细的数据支持。
可以帮助管理人员更好地了解小区车辆的情况，进行决策和规划。
车牌识别方案
车牌识别方案简介车牌识别是通过计算机视觉和图像处理技术，对车辆上的车牌进行自动识别的技术。
随着交通管理的日益严格和智能化水平的提高，车牌识别技术在交通管理、智能停车、安防监控等领域得到了广泛应用。
本文将介绍一种常用的车牌识别方案，包括硬件设备、图像处理算法和识别准确率的优化方法。
硬件设备摄像头车牌识别系统的关键部分是摄像头。
摄像头应具备高清晰度、宽动态范围、低光照噪声等特点，以确保能够获取清晰的车牌图像。
常用的摄像头包括CCD和CMOS两种，其中CMOS摄像头由于其低功耗和集成度高等优点，已成为主流选择。
光源光源是为了提供良好的光照条件，使车牌图像具备足够的对比度和清晰度。
常用的光源有白炽灯、荧光灯和LED灯等。
在选择光源时，要考虑到车牌颜色和光源的色温匹配问题，以获得最佳的识别效果。
图像处理算法图像获取与预处理车牌识别过程首先需要从摄像头获取图像，并经过一系列预处理操作。
预处理操作包括图像灰度化、去噪、增强等，旨在提高车牌区域的对比度和清晰度，为后续的车牌定位和字符分割提供更好的条件。
车牌定位车牌定位是车牌识别的关键步骤之一。
通过图像处理算法，找出图像中的车牌区域，并将其分离出来。
常用的车牌定位算法有基于颜色特征的方法、基于形状特征的方法和基于边缘检测的方法等。
字符分割字符分割是将车牌区域中的字符分离出来的过程。
字符分割的准确性直接影响到后续的字符识别准确率。
常用的字符分割算法有基于投影法的方法、基于轮廓分析的方法和基于模板匹配的方法等。
字符识别字符识别是车牌识别的最后一步，也是最具挑战性的一步。
常用的字符识别方法有基于模板匹配的方法、基于统计学模型的方法和基于机器学习的方法等。
其中，基于机器学习的方法在近年来取得了较好的识别效果，尤其是深度学习技术的引入，使得字符识别准确率大幅提升。
识别准确率的优化方法为了提高车牌识别的准确率，可以采用以下方法进行改进：数据集的扩充使用更大规模的车牌图像数据集进行训练，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。
车牌识别解决方案
车牌识别解决方案
《车牌识别解决方案》
随着城市化进程的加速和交通管理的日益重要，车牌识别技术成为了解决交通管理难题的重要手段之一。
车牌识别解决方案采用了先进的计算机视觉技术和人工智能算法，能够快速准确地识别车辆的车牌信息，为城市交通管理提供了强有力的支持。
车牌识别解决方案主要包括车牌识别软件和硬件设备两部分。
软件部分采用了深度学习等先进技术，能够对不同角度、光照条件下的车牌进行高效识别。
而硬件设备则包括摄像头、光源等设备，能够在不同环境下实现车牌识别的需求。
在城市交通管理中，车牌识别解决方案发挥了重要作用。
首先，它能够实现交通违法的自动监测和处理，减轻交通管理人员的工作负担，提高了交通管理的效率。
其次，车牌识别解决方案还能够实现智能停车管理，在停车场的出入口自动识别车辆，实现了无人化管理，提升了停车场的管理水平。
此外，车牌识别解决方案还能够用于监控盗抢车辆，加强了城市的安全管理。
总之，车牌识别解决方案是城市交通管理的重要利器，能够提高交通管理的效率，改善城市交通秩序，实现智慧城市的建设。
随着技术的不断进步，相信车牌识别解决方案会在未来的城市管理中发挥更加重要的作用。
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一、脱机型车牌识别系统优势
采用高清车牌识别摄像机对进入停车场的车辆进行车牌识别、图像抓拍，将车牌信息传输给专用控制器，再上传给电脑、引导车辆进入，并保存记录；在停车场出口通过高清车牌识别摄像机对驶出的车辆进行车牌识别、图像抓拍，在线状态通过计算机判断，对固定车自动放行，脱机状态有停车场控制器判断，对固定车辆放行，并保存记录，如果系统中有语音和显示屏，会驱动其播报和显示车辆信息。
对于临时车根据停车时间进行管理，实现车辆的进出监控和管理。
1、月租车实现真正的脱机进出，系统更可靠
采用专利技术，让月租车不受脱机脱网的影响，正常进出，语音显示屏人性化友好提示，进出记录保存至控制器。
计算机恢复工作后，自动上传，彻底颠覆目前市场上月租车只能开闸，没有进出记录和友好提示的囧境，同时改变了软识别在脱机脱网状态下，系统瘫痪的局面。
2、首创纯车牌识别系统中临时车辆可脱机收费，系统更先进
3、无论是网络还是计算机出现故障，显示屏和语音均能正常工作，提示更周到
在系统脱机脱网状态下，语音，显示屏正常工作，所有进场车辆记录保存在出入口控制器中，待网络恢复后，数据自动上传至数据库，改变了目前市场上脱机脱网状态下，显示屏和语音不工作，系统处于瘫痪或半瘫痪的状态。
4、视频流识别和地感触发识别可选，识别更科学
采用视频流识别还是地感触发识别哪个更具有优势，一直在行业中有争论，实际在不同的环境下，两种识别方式各自有其优势，本系统可以根据不同的现场环境，选择视频流还是地感触发，更显方便和科学性。
5、特殊环境下，可以采用双摄象机识别，识别更强大
在弯道和一些复杂的环境下，每个口可以选择采用双摄像机，识别率大大提高。
6、模糊计算的应用，进一步提高系统的识别率，配合人性化的操作，系统更方便
二、脱机型车牌识别系统组成
采用高清车牌识别摄象机、专用控制器、显示屏、语音、补光、快速闸机以及计算机、软件等组成。
显示屏可以根据需求选择单层显示屏和双层显示屏。
2、1系统拓扑图
3
2.2系统流程：
车辆入场：
1、车辆驶入高清车牌识别摄像机识别区域，摄像机开始捕获，并识别出车牌号；
2、将识别的信息发送给控制器，控制器判断车辆类别和有效期；
3、如果该车是固定车辆，并且在有效期内，入口控制器发送开闸信号，道闸开闸放行，语音播报和显示屏显示车牌号码、欢迎光临和有效期；同时记录车辆入场时间，保存至数据库，车辆越过入口，驶入停车场内，车位显示屏刷新车位；
4、如果是临时车辆，则根据软件设置自动开闸或者确认开闸入场。
整个过程自动完成（临时卡设置为自动开闸），无须工作人员干预，车辆一直处于行驶状态，无需停车。
当系统处于脱机脱网状态，固定车辆和临时车均能正常入场，语音播报和显示屏显示车牌信息，控制器保存入场记录，网络恢复后上传数据。
车辆出场：
1、车辆驶入高清车牌识别摄像机识别区域，摄像机开始捕获，并识别出车牌号；
2、将识别的信息发送给控制器，控制器判断车辆类别和有效期；
3、如果该车是固定车辆，并且在有效期内，出口控制器发送开闸信号，道闸开闸放行，语音播报和显示屏显示车牌号码、一路平安和有效期；同时记录车辆出场时间，保存至数据库，车位显示屏刷新车位；
4、如果是临时车辆，则车辆需交费，方能出场。
如果系统处于脱机脱网状态，固定车辆正常出场，系统保存记录，语音播报和显示屏显示正常。
临时车辆出场，出口控制器自动计算停车费用，语音和显示屏提示收费金额，收费后，人工开闸放行。
网络恢复后，数据上传至数据库。
三、施工与软件配置
3.1视频流触发识别的施工要求
设备安装位置如下图所示：
安装相应的减速带，减速带离道闸距离4-6米（注：至少安装一条减速带。
不安装减速带，车辆速度过快，会导致识别率下降）；
摄像机安装高度至少保证1.7米左右，摄像机距离道闸0.5米左右，摄像机安装注意要有倾斜度(防止车的远光灯直射和太阳光的直射会导致摄像机镜头曝光)。
3.压地感触发识别的施工要求
设备安装位置如下图所示：
安装相应的减速带，减速带离道闸距离4-6米（注：至少安装一条减速带。
不安装减速带，车
辆速度过快，会导致识别率下降）；
摄像机安装的角度尽可能正对车牌，保证车牌在摄像机画面水平，摄像机距离道闸0.5米左右，摄像机安装注意要有倾斜度(防止车的远光灯直射和太阳光的直射会导致摄像机镜头曝光)。
3.2软件配置
软件运行环境
电脑配置要求：intel I3或以上处理器、内存4GB、500G以上的硬盘
分辨率：支持1440*900分辨率，19英寸及以上的真彩显示器
操作系统：Windows XP sp3、WIN7旗舰版、WIN7装机版
运行环境：Framework4.0Clent
数据库：SQL2000或者SQL2008版本（推荐使用）
软件界面
(1)登录界面
(2) 摄像机添加界面
(3) 参数设置界面
(4) 车牌识别参数设置界面
(5)在线监控主界面
四、软件特色功能简介
4.1车牌修改
对于已经入场的车辆，如果识别错误，可以手动修改识别出错的车牌号码，从而保证入场记录的准确，车牌修改窗口如下所示：
4.2手动输入车牌入场或者出场
当遇到不能识别的车牌（车牌上面有污泥遮挡等），可以手动输入车牌号码入场或者出场。
车牌输入窗口如下图所示：
4.3无牌车出入场
在【在线监控】里面，当有无牌车入场时,点击【无牌车入场】，输入车辆息后点击【添加】开闸放行（车辆颜色必选，无牌车辆很多时便于区分，也可以输入一个虚拟车牌）。
当有无牌车出场时,点击【无牌车出场】，输入查询条件后点击查询，即可查出满足条件的所有无牌车入场记录，点击入场的无牌车记录可显示入场的图片对比，确定好后点击【计算收费】，语音显示会播报和显示收费金额，收费后点击【开闸放行】
4.4无牌车打印纸票入场，扫描纸票出场
无牌车入场，打印入场纸票，并抓拍图片，出场的时候，扫描枪扫描该纸票，进行图像对比，
软件计算停车费用，收费放行。
4.5出场模糊查询
出场对于识别不正确的车辆，可以模糊查询，人工比对确认放行
比对窗口，下拉菜单弹出相近车牌，可以人工选择
4.6固定车脱机车牌下载
将车牌发行成固定车牌，通过该界面将固定车牌下载控制器里面，无论是脱机还是在线监控状态，摄像机识别固定车牌，自动开闸放行。
4.7脱机车牌下载至摄像机
将车牌发行成固定车牌，通过该界面将固定车牌以白名单的模式下载至摄像机，无论是脱机还是在线监控状态，摄像机识别固定车牌，摄像机自动开闸放行。
4.8黑名单功能
当遇到有逃费，或者不方便进入该停车场的车辆，可以将其添加至软件的黑明单，同时需将该黑明单下载到专用控制器里面，无论是脱机还是在线监控状态，摄像机识别到该车牌，控制器均不会让该车牌进场。
4.9 车牌登记
添加固定车辆信息时，直接进入该界面进行信息的登记，将在发行报表和人事报表里面个产生一条记录
4.10 车牌打折
在车场管理里面点击【打折设置】添加打折方式，一台电脑只能设置一种打折方式，再次添加会覆盖之前的
添加打折车牌，输入要打折的车牌点击【添加】即可，可以显示此电脑还未打折的车牌以删除未使用打折的车牌
五、主要设备技术参数
5.1停车场主控制板(S011E)
工作电压：DC12V；
通讯接口：RS485、TCP/IP；
工作环境：温度－20℃～65℃
湿度：≦95％
通讯最长距离：RS485通讯1200米，TCP通讯100米（距离太长可走光纤）最大脱机记录容量：10000条；
黑名单或白名单数量：10000条
卡片类型：ID
读卡距离：7～10cm
读卡时间：<0.3
5.2网络摄像机。