高速公路收费站车牌识别资料
车牌识别技术在高速公路收费系统中的应用
36河南科技2011.02 下车牌识别技术在高速公路收费系统中的应用辽宁省高速公路管理局东陵管理处 李俊国 陈 博我国高速公路发展迅速，形成了规模不等的联网收费系统。
在系统运行中，面临着一些共同的问题，主要有费源流失严重，路网内路径多义性。
解决这些问题最有效的方法是在高速公路路网内的所有收费站出入口车道以及多义性路径的互通立交等关键标志点上安装车牌自动识别设备，从而确定车辆是否具有作弊嫌疑及车辆行驶路径，达到防止费源流失、增强系统效率的功效。
一、车牌识别技术设备的工作原理高速公路联网收费系统建立在附加车牌信息（车牌号和二值化图）的IC 卡和车辆信息数据库上。
通过车辆携带的附加车牌信息的IC 卡和车辆信息数据库对比匹配确认车辆信息合法性和行驶路径，这样可防止费源流失，实现收费额按行驶路径拆分的目的。
可以建立车辆车牌信息数据库。
在车辆首次通过高速公路后，系统将自动将车辆的车型、车类、车种等信息写入数据库。
当车辆再次驶入高速时，系统会根据车牌信息自动将收费员输入的车型、车类、车种等信息和数据库中的信息进行比较。
这样可以防止针对减免车辆的舞弊现象。
同时，在数据库中建立黑名单车信息库，根据车牌信息在数据库中查询车辆信息，并作出适当处理。
二、车牌识别技术设备的工作流程联网高速公路车牌识别技术设备主要分为2大类：第一种是出入口车牌识别设备，用于识别、对比出入口车牌信息；第二种是标志点车牌识别设备，用于确定车辆行驶路径。
1．出入口流程。
出入口车牌识别设备安装于收费车道，主要包括车辆图像识别采集单元即抓拍单元、识别单元、补光单元。
由车道抓拍线圈触发抓拍单元，抓拍单元采集车辆图像传至识别单元，识别单元识别图像获得车牌信息将这些数据传至车道控制机。
入口控制机将车辆牌照号及车牌二值化图写入IC 卡，同时通过网络将入口车道的车辆信息依次上传至收费站、收费分中心和路网收费中心。
出口车道控制机将识别设备上传的车牌信息与IC 卡内的车牌信息进行比对。
高速公路收费站ETC系统中的识别与识别率提升技术研究
高速公路收费站ETC系统中的识别与识别率提升技术研究随着社会发展和科技进步，高速公路收费站的交通流量快速增长，传统的人工收费方式已经无法满足交通管理和车流量的需求。
为了提高交通效率、减少交通堵塞，ETC（Electronic Toll Collection，电子收费系统）应运而生。
然而，ETC系统中面临的一个重要问题是车辆和车主的识别与识别率提升，本文将对该问题进行深入探讨。
一、识别技术的意义与应用1.1 识别技术的意义识别技术在高速公路收费站的ETC系统中非常重要。
通过对车辆和车主的识别，可以实现无感支付、缩短收费时间、减少人力成本，提高整个交通系统的运行效率。
1.2 识别技术的应用识别技术广泛应用于高速公路收费站的ETC系统中，主要有以下几个方面的应用：a) 车牌识别技术：通过对车牌的识别，可以准确获取车辆的信息，并实现车辆通行信息的录入和查询。
这对于交通管理部门和车辆所有者来说都非常重要。
b) 人脸识别技术：在ETC系统中，人脸识别技术可以用于车主的身份认证和身份信息的获取。
这有助于确保交通安全和减少欺诈行为。
c) 车辆识别技术：车辆识别技术可以通过对车辆的特定特征进行分析和识别，如车辆的外形、颜色等，来实现车辆的辨识和分类。
二、识别率提升技术的研究和应用2.1 基于图像处理的识别率提升技术基于图像处理技术的识别率提升技术是目前应用较广泛的一种技术方法。
该方法主要包括以下几个步骤：a) 图像采集：通过摄像头等设备对车辆和车主的信息进行采集，获取车牌图像和人脸图像等数据。
b) 图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像降噪、增强和去除图像中的干扰等。
c) 特征提取：对预处理后的图像进行特征提取，提取出车牌或人脸的特征。
d) 特征匹配：将提取到的特征与已知的车牌或人脸特征进行匹配，判断是否匹配成功。
e) 识别结果输出：将匹配结果输出，用于车辆和车主的识别。
2.2 基于深度学习的识别率提升技术随着深度学习技术的发展，基于深度学习的识别率提升技术也逐渐应用于高速公路收费站的ETC系统中。
高速公路收费系统自动识别技术研究
高速公路收费系统自动识别技术研究高速公路收费系统自动识别技术是一种基于先进科技的管理措施，旨在提高高速公路收费的准确性、高效性和安全性。
该技术通过使用电子标签或车牌识别等自动识别技术，实现车辆通行过程中的无感支付，从而减少交通堵塞、提高通行效率，并优化收费管理。
在以往的高速公路收费系统中，通常需要人工操作、纸质票据、现金支付等多种方式，导致收费效率低下和交通拥堵现象时有发生。
而自动识别技术的应用，可以实现车辆通过收费站时的无感支付，提升效率和便利性。
首先，自动识别技术主要分为电子标签和车牌识别两种形式。
电子标签通常被安装在车辆的挡风玻璃内，可以通过射频识别(RFID)技术，无需停车即可完成支付过程。
车牌识别则通过摄像头等设备，对汽车车牌进行图像识别，从而实现收费。
其次，高速公路收费系统自动识别技术的研究包括多个方面。
首先是硬件设备的研发和应用，包括电子标签、摄像头、数据传输设备等。
这些设备要满足高速公路环境的要求，具有高速度、高准确度和抗干扰性等特点。
其次是软件系统的开发，包括车辆信息管理、收费算法和数据处理等。
这些系统需要能够实时处理大量数据，并确保数据的安全和可靠性。
在高速公路收费系统自动识别技术的研究中，还需要解决一些关键问题。
首先是设备的稳定性和可靠性，由于高速公路的恶劣环境和高强度使用，设备必须能够长时间运行，并保持高效的性能。
其次是系统的安全性，自动识别技术涉及用户的个人信息和支付等隐私内容，必须采取严格的安全措施，确保数据的保密性和完整性。
另外，还需要解决一些特殊情况下的问题，如车辆异常状态、设备故障，以及如何应对不同地区、不同收费方式的差异等。
高速公路收费系统自动识别技术的研究对于提升高速公路交通效率和管理水平具有重要意义。
首先，自动识别技术可以大大减少车辆通过收费站的时间，提高通行效率。
其次，无感支付的方式减少了人员和现金的接触，降低了交通事故和现金被盗的风险。
此外，该技术还能够实现交通信息的实时采集和分析，为交通管理部门提供数据支持，做出更加科学和准确的决策。
高速公路交通管理的车辆识别方法
高速公路交通管理的车辆识别方法随着社会经济的飞速发展，交通拥堵问题日益严重，高速公路作为现代化交通的重要组成部分，面临着越来越大的挑战。
高速公路交通管理的一个重要环节就是车辆识别，即对通过高速公路的车辆进行准确快速的识别和记录。
本文将介绍关于高速公路交通管理的车辆识别方法。
高速公路车辆识别方法的意义重大。
准确地识别车辆可以帮助实现高速公路交通管理的智能化、高效化，并提供准确的数据支持，以改善交通流量控制和安全监控。
车辆识别方法能够有效地提高公路管理的效能，减少交通事故发生的可能性，并为交通管理部门提供及时的信息。
一种常见的车辆识别方法是基于视频监控技术的。
通过在高速公路的出入口、路段和收费站等关键位置安装高清摄像头，利用计算机视觉技术对车辆进行实时监测和识别。
该方法可以通过图像分析和车牌识别算法，在图像中提取车辆的特征，并对车牌号码进行解码。
然后，系统可以将车辆信息与已有的数据库进行比对，以确保车辆的合法性，或者作为事后的交通违法行为调查的重要依据。
虽然基于视频监控技术的车辆识别方法可以提供准确的识别结果，但其需要大量的摄像设备和大规模的图像处理算法，而且存在着对隐私的侵犯和资源浪费的问题。
另一种车辆识别方法是基于无线通信技术的。
通过在高速公路的相关位置安装无线通信设备，如电子标签、射频识别器等，与车辆进行无线通信。
当车辆经过设备时，设备会主动识别车辆的唯一标识，如车牌号码、电子标签等，并将这些信息传输至后台系统。
通过这种方式，交通管理部门可以实时掌握车辆的位置、速度等信息，并进行远程管理和控制。
相较于基于视频监控技术的方法，基于无线通信技术的车辆识别方法具有成本低、实时性强的优势，并且对隐私的侵犯较小。
然而，该方法需要车辆安装相应的通信设备，而且存在着与车辆拥堵和无法正常识别的问题。
还有一种新兴的车辆识别方法是基于智能化交通系统的。
通过在高速公路上设置智能交通设备，如高速公路ETC（Electronic Toll Collection）系统、智能摄像头等，实现对车辆的无感知识别。
浅谈车牌识别系统在高速公路收费系统中的应用
浅谈车牌识别系统在高速公路收费系统中的应用摘要：根据车牌识别系统作为智能交通系统的主要技术之一,通过介绍其工作原理、系统构成并结合作者在工作中的实际情况详细阐述了车牌识别系统在高速公路收费系统中发挥的重要作用,不仅可以有效防止偷逃通行费和减少通行卡流失现象,更为规范化管理,系统性分析带来及时、准确的数据,为高速公路的高效运营带来明显经济效益和社会效益。
关键词：车牌识别系统联网收费数据统计随着我国高速公路事业的快速发展,提高公路交通配套设施的自动化程度及其效率成为日益关注的焦点。
智能交通系统以其所具有的在系统安装、图像回放、图像检索等方面准确快捷的特点,成为解决高速公路配套设施效率瓶颈问题的重要技术之一,而车牌识别技术作为现代智能交通系统的核心之一,具有广阔的发展前景和巨大的经济价值。
车牌识别是以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础,对摄像机所拍摄的车辆图像进行分析,得到每一辆汽车唯一的车牌号码,从而完成识别过程。
在入口自动识别车牌号,提取车牌区域二值化图像,并写入通行卡;出口再次自动识别车牌信息并与卡上记录的车牌号、车牌区域二值化图像进行匹配,发现不匹配则启动报警,全程计费或进行其他的特殊收费处理它以快速、准确、安全等特点,提高了高速公路的车辆监控和管理的自动化程度,具有巨大的经济价值和现实意义。
1、车牌识别系统工作原理高速公路联网收费系统建立在附加车牌信息（车牌号和二值化图）的IC卡和车辆信息数据库上。
通过车辆携带的附加车牌信息的IC卡和车辆信息数据库对比匹配确认车辆信息合法性和行驶路径,这样可防止费源流失,实现收费额按行驶路径拆分的目的。
同时,可以建立黑名单车信息库,根据车牌信息在数据库中查询车辆信息,并作出适当处理。
车辆牌照识别系统的基本工作原理是将摄像头拍摄到的包含车辆牌照的图像通过视频卡输入计算机进行预处理,再由检索模块对牌照进行搜索、检测、定位,并分割出包含牌照字符的矩形区域,然后对牌照字符进行二值化并将其分割为单个字符,规整后输入字符识别子系统进行识别。
车牌识别在高速收费系统中的应用
车牌识别在高速收费系统中的应用随着交通管理的日益完善和高速公路的不断发展，高速收费系统也成为交通领域中重要的一环。
而在高速收费系统中，车牌识别技术的应用发挥着极大的作用。
本文将介绍车牌识别技术在高速收费系统中的应用，并探讨其优势和挑战。
车牌识别技术能够实现高速收费的自动化。
在过去，高速公路收费需要工作人员手动查看车牌号码，并进行人工操作。
车牌识别技术的应用可以实现对车辆行驶过程中的车牌信息的自动获取，从而提高收费的效率和准确性。
由于车牌识别技术的快速性和高度自动化特点，可以大幅度减少人力资源的投入。
车牌识别技术在高速收费系统中能够提高车流量的处理速度。
传统的收费方式需要车辆逐一停下进行缴费，过程繁琐且费时。
而车牌识别技术的应用可以实现车辆的“不停车收费”，从而大幅度提高车流的处理速度。
并且，车牌识别技术能够实现对车辆的实时监控和数据记录，从而实现对车流量的准确统计和分析，在极大程度上优化车道设备配置，提高交通的运行效率。
车牌识别技术还可以提高高速收费系统的安全性。
在高速公路收费站，由于车辆进出较多，人员密集，容易产生混乱，而且人工操作可能会出现错误。
而车牌识别技术可以实现对车辆的自动识别，减少了人为因素的干扰，从而提高了收费系统的安全性。
车牌识别技术还可以与其他安全监控系统相结合，如摄像头、道路监控系统等，实现对车辆的全面监控和管理。
车牌识别技术在高速收费系统中的应用也面临一些挑战。
首先是识别准确率的问题。
由于车牌的形状复杂多样，车牌颜色差异较大，车辆速度快，环境光照条件复杂等原因，车牌识别系统的准确率可能会受到影响。
其次是技术成本的问题。
车牌识别技术的应用需要较高的计算能力和存储资源，而这些设备的投入和维护成本较高。
车辆信息的保密性问题也需要重视，防止个人信息泄露和滥用。
高速公路监控系统中的车辆识别和重识别方法
高速公路监控系统中的车辆识别和重识别方法随着社会的不断发展，高速公路的建设和运营成为了现代交通网络中不可或缺的一部分。
为了保障交通安全，提高交通效率，高速公路监控系统在各地相继启用。
而在这个监控系统中，车辆识别和重识别方法的应用显得尤为重要。
本文将介绍高速公路监控系统中的车辆识别和重识别方法，并探讨其在实际应用中的意义。
一、车辆识别方法车辆识别方法是指通过使用摄像头和图像处理技术，对经过高速公路监控系统的车辆进行自动化识别。
在车辆识别中，最常用的方法是基于车牌号码的识别。
该方法通过识别车牌上的字符和数字，可以实现对车辆的快速准确识别。
为了实现有效的车辆识别，有以下几种常用的方法：1. 基于特征的识别方法：该方法利用车辆的几何形状、颜色等特征进行识别。
通过对车辆进行形状分析、颜色分析等处理，可以将车辆与背景进行有效区分，实现车辆的识别。
2. 基于机器学习的识别方法：该方法通过训练算法和模型，使计算机能够学习和识别不同车辆的特征。
通过输入大量的车辆图像数据，计算机可以通过学习和分类，实现车辆的自动化识别。
3. 基于深度学习的识别方法：深度学习是近年来发展迅速的一种人工智能技术。
通过使用深度神经网络和卷积神经网络，可以对车辆图像进行高级特征提取和学习，实现对车辆的准确识别。
以上这些方法在车辆识别中都取得了一定的应用效果。
根据实际需求和技术条件，可以选择适合的方法进行车辆识别。
二、车辆重识别方法车辆重识别方法是指在车辆离开监控区域后，重新识别该车辆的方法。
由于车辆在离开监控区域后，可能会经历角度变换、遮挡等情况，因此重新识别车辆变得尤为重要。
车辆重识别的目的是将车辆重新与其在监控区域的记录进行匹配，实现车辆的连续监控。
为了实现有效的车辆重识别，有以下几种常用的方法：1. 基于特征的重识别方法：该方法基于车辆特征，如车辆的形状、颜色等进行重识别。
通过对车辆特征的提取和匹配，可以实现对车辆的快速准确重识别。
高速识别车牌的原理
高速识别车牌的原理高速识别车牌是通过车牌识别系统实现的，该系统利用计算机视觉技术和图像处理算法对车牌图像进行分析和识别。
其原理可以分为以下几个步骤：1. 图像采集：车牌识别系统首先通过摄像头或其他图像采集设备获取车辆的图像。
采集设备通常安装在高速公路或收费站等交通枢纽的入口或出口处，并能够自动拍摄行驶过程中的车辆图像。
2. 图像预处理：采集到的车辆图像通常包含大量的噪声和干扰，为了提高后续的识别准确率，需要对图像进行预处理。
预处理的方法包括图像去噪、灰度化、二值化、边缘检测等。
去噪可以通过滤波算法去除图像中的噪声，灰度化将彩色图像转化为灰度图像，二值化将灰度图像转化为黑白图像，边缘检测可以找到图像中的车牌边缘。
3. 车牌定位：在预处理之后，需要利用图像处理算法定位出图像中的车牌。
车牌的定位通常通过颜色特征、形状特征、尺寸特征等进行判断。
车牌的颜色一般为蓝色或黄色，因此可以通过颜色分割的方法将车牌从背景中分离出来。
同时，车牌一般具有固定的形状和尺寸，可以通过形状匹配和尺寸过滤的方法定位出车牌的位置。
4. 字符分割：车牌定位之后，需要对车牌上的字符进行分割。
字符分割的方法一般包括基于垂直投影法和基于连通区域法两种。
基于垂直投影法可以将车牌上的字符通过字符之间的空白区域进行分割，基于连通区域法则通过字符之间的连通性进行分割。
5. 字符识别：分割出来的字符需要经过字符识别算法进行识别。
字符识别通常采用模式识别的方法，即将字符的图像与预先训练好的字符模型进行匹配。
常用的字符识别方法包括模板匹配、神经网络、支持向量机等。
6. 车牌识别：最后一步是将识别出来的字符进行组合，形成完整的车牌号码。
组合的过程一般根据车牌号码的结构和规则进行，可以通过字符间的相对位置和字符的排列顺序进行判断。
综上所述，高速识别车牌的原理是通过图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别和车牌识别等步骤来实现车牌的识别。
其中，图像处理和模式识别算法是关键技术，通过对图像进行分析和处理，提取出车牌的关键信息，并利用已有的字符模型进行识别，从而实现车牌的高速识别。
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当系统出现拒识、误识状况时,可以通过人工输入来修正识别结果； 前端摄像机具有全天候自动参数调节功能，以保证各种光照条件的图像质量； 五、性能指标 l 完整车牌识别率（颜色、汉字、字母全部正确）≥95％ l 颜色识别率>96％ l 汉字识别率>98% l 字母数字全牌（字母数字部分全部正确）>98% l 字母数字全牌中的任意五位正确>98% l 单帧识别速度≤100ms l 识别响应时间 ＜ 200ms（从图像采集到识别结果输出时间） l 摄像机： 470 线高分辨率 1/2″CCD 彩色摄像机；正常摄取视频图像的最小照度不大于 0.2Lux；自动电子快门： 1/50～1/120000 秒 l 全套设备能全天候 24 小时连续工作
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推荐用户选用 JVC（1481、1480、1430）或 Sanko（8910、8920）摄像机，我们对上述摄像机专门开发了参数控制 软件，更易于保证图像质量。 3、补光灯 SOFTWELL 视觉车牌识别系统针对于车牌识别系统尽量少影响司机视线的特点（闪光灯和 LED 灯都将对司机视线 造成较大影响，比较而言 LED 灯的影响相对小些） ，不断的改进对光线的要求。经过多个项目数百套产品的成功应 用，事实证明 SOFTWELL 视觉车牌识别软件完全可以借助自然光或者工业照明灯进行识别（如收费站大棚灯） 。在 夜间环境照明较差的情况下，可以选用 LED 补光。经过数百套产品的实践证明自然光（白天）结合 LED 补光（夜 间）方式能够充分发挥 SOFTWELL 视觉车牌识别产品的产品性能。 下图为前端设备的两种安装形式：
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肯定会冗余 PCI 插槽，选用 SOFTWELL 视觉推荐的图像采集卡不会增加占用工控机的资源（图像采集和计算均通 过图像采集卡自身完成） 。 三、系统构成 1、硬件构成 SOFTWELL-2000 车牌自动识别系统硬件由：摄像机、防护罩、补光灯、摄像机立柱、图像采集卡等构成。 系统构成原理图如下：
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SOFTWELL-2000 嵌入式车牌识别系统同时充分考虑了现有收费系统均安装了车道监控摄像机和图像采集卡 的特点。如用户对车辆监控的图像要求不高（只要求看清车辆前部特征即可） ，则图像采集部分完全可以利用现有 车道摄像机和图像采集卡（只须稍作调试）就可以实现车牌识别功能了。在高速公路收费系统应用中，嵌入车牌识 别软件，既可以增加车牌识别功能，又不必增加任何硬件设备（如工控机、DSP 处理器、摄像机等） ，没有改变收费 系统硬件体系结构，不用增加施工安装工程量，方便收费系统集成商，同时为业主节约投资成本，业主完成第一次 采购任务后，终身免除了所用车牌识别系统的日常运行维护，备品备件采购和储备的烦恼。如用户对监控图像的要 求较高（要看到车辆的全貌特征） ，则可以考虑单独增加车牌识别摄像机和图像采集卡。一般情况下车道工控机内
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功应用， 事实证明 SOFTWELL 视觉车牌识别软件完全可以借助自然光或者工业照明灯进行识别 （如收费站大棚灯） 。 本系统中 LP-LD LED 补光灯可以根据实际需要进行选用，收费站大棚照明条件较好时完全可以不用补光灯。 七、硬件配置建议 1、工业控制计算机 CPU：Intel PIII900 以上 内存：128M 以上 硬盘：20G 以上 网卡：10M/100M 自适应 串口：1 个以上（用于摄像机的控制） USB 口：一个以上（用于软件锁的安装） 2、摄像机 分辨率 480 线，最低照度<0.4lux，快门可调，具有和计算机通讯的功能（RS232 或 RS485） ，无其他特殊要求。
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3、软件构成 SOFTWELL 车牌自动识别系统软件由 SOFTWELL-2000 车牌识别软件（动态链接库结构）和前端摄像机参数控制 软件构成。 四、系统功能 识别车牌照号码、牌照颜色； 牌照区域：即牌照在车辆图像中的坐标位置； 牌照图像，牌照图像像宽、像高，牌照图像大小； 图像识别的时间； 实时监视车道图像，图像叠加字符功能，最大程度上解决车辆遮挡问题；
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摄像机 补光灯、 防
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护罩
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镜头
视频采集 4 卡 车牌识别 5 软件
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l 图像压缩采用 JPEG 标准时，车辆图像压缩后小于 10Kbyte，且保证图像清晰 l 视频捕捉卡（或装置） ：采集图像输出分辨率：768×576 象素。车牌图像分辨率 110-160 像素 l 输出二值化图像大小为 280 字节 六、性能特点 l 开放式软件结构 支持多种操作系统（目前市场上的主流操作系统均可使用，如 windows、linux 等） 。 支持各种形式的软件接口，让用户和集成商使用和二次开发更加灵活。 l 识别速度快 SOFTWELL 车牌识别系统对于单次车牌识别仅需不到 100 毫秒，图片质量差的情况下最长不超过 200 毫秒。 l 系统构成更加灵活 即可以独立于收费系统外采用 DSP 处理模块的方式，又可以采用嵌入到收费系统软件中的方式（无需增加硬件） 。 l 图像压缩比高 SOFTWELL 视觉的图像压缩技术在国内甚至国际上都处于领先水平，SOFTWELL 视觉车牌识别系统输出的抓拍图
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二、方案设计 SFOTWELL 视觉依据强大的技术优势和丰富的工程施工及售后服务经验为高速公路车牌识别系统开发了 SOFTWELL-2000 纯软件嵌入式结构的车牌自动识别系统应用解决方案。 嵌入式软件是一个纯软件的车牌识别模块， 可以嵌入到高速公路收费系统每个车道工控机的收费软件中，由收费软件直接调用识别车牌照。嵌入式软件的设计 思想是在收费系统中硬件共用车道收费工控机、车道监控摄像机和图像采集卡，与收费系统形成一体。最大程度上 利用现有资源，使系统结构更加合理。 SOFTWELL-2000 嵌入式车牌识别系统在设计上充分考虑了现有高速公路收费系统的特点。目前我国的高 速公路收费系统中均是以收费计算机（车道控制机）作为核心的平台的，而目前收费车道的收费系统对车道控制机 工控机的资源（CPU、内存、硬盘等）占用绝大部分在 10％左右。考虑到这一特点我们的 SOFTWELL-2000 嵌入式 车牌识别软件可以直接嵌入到收费系统车道软件内，嵌入车牌识别模块后对现有工控机的资源占用几乎没有任何影 响。车牌识别模块仅在峰值时占用 30％左右的 CPU 资源，内存占用最大 4M 几乎可以忽略不计。充分利用了现有 资源，这样的系统结构更加合理，最大程度上降低系统成本，同时减少了硬件维护的工作量。 SOFTWELL 视觉嵌入式车牌识别软件工控机资源占用示意图。
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高速公路收费站车牌自动识别系统技术解决方案 一、概述 高速公路收费中车牌识别应用的作用是减少通行时间，提升收费管理系统技术含量和辅助管理人员防止卡流 失、换卡、漏费、舞弊，降低人为因素影响，改善服务质量提高收费站通行能力和路网营运管理水平，对黑名单车 辆报警并提供车辆图像作为处罚依据，有效处理车辆冲卡以及收费中发生的一些问题，为未来的智能交通系统工程 以及不停车收费管理预留接口。 SOFTWELL 视觉专业从事机器视觉技术产品的研发，产品发展和系统集成。为交通系统工程、安全防范、企 业、政府、社区提供机器视觉全面的技术解决方案、产品和工程服务。SOFTWELL 视觉车牌照自动识别系统，识 别率和识别速度指标均达到了国际 ITS 车牌识别技术指标，目前在全国各地包括北京、山西、四川、广东、深圳、 上海等省、市、自治区的公路收费、公安、交警、政府、企业等领域都获得了成功的应用， SOFTWELL 视觉也因 此积累了丰富的工程经验，与客户有效交流配合的经验，以及售后技术服务经验。SOFTWELL 视觉愿意为高速公 路建设业主和系统集成商共同探讨、协作和提供与国际 ITS 技术指标同步的高速公路车牌自动识别系统解决方案。
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4、视频采集卡 工业标准，PCI，24 位彩色，分辨率 768*576 以上均可以选用。 推荐用户选用大恒或天敏公司的一系列采集卡，如 CG300、CG410、QP300 和 VC404P 等。
单车道车牌识别设备推荐配置清单 序 设备名称 号 型号/品牌 单位 量 数 价格 备注
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片采用国际上最先进的图像压缩技术，每张图片可压缩至 5～8k。 l 系统稳定可靠 SOFTWELL 视觉嵌入式车牌识别软件的开发，严格遵循 ISO9001 质量认证标准，经过几年实际工程检验，有近百 家单位集成嵌入在他们各自的管理系统中、成功安装运用了数百套软件，无一出现由于车牌识别软件而导致系统不 稳定的现象。 l 后期维护简单 SOFTWELL 视觉的车牌识别系统的核心为识别软件，软件的维护成本几乎可以忽略不计。硬件完全采用开放式体 系架构，采用市场上得到广泛应用且成熟的产品。 l 识别率高 SOFTWELL 视觉多年专注于车牌识别产品的研发。 l 自然光识别 SOFTWELL 视觉车牌识别系统针对于车牌识别系统尽量少影响司机视线的特点（闪光灯和 LED 灯都将对司机视线 造成很大影响，比较而言 LED 灯的影响相对小些） ，不断的改进对光线的特殊要求。经过多个项目数百套产品的成