车牌识别技术应用于出入口管理系统的劣势

车牌识别系统在出入口管理系统中应用到底能走多远，关键在于识别率。虽然目前监控摄像机像素有了很大的提高，但是车牌识别系统对污损车牌的识别效果不是很好。另外，由于采集的车牌图像的多样性，并且采集图像时受到许多因素的影响，如烟雾、雨雪、日光不同角度等，使得有一些车牌图像质量出现不同程度的差异;在一般情况下，采集的图像的背景非常复杂，图片中车牌的位置往往不固定，车牌的大小也不一样，而且车灯以及车身广告也会干扰识别，从而影响车牌的识别率。此外，该出入口管理系统因为车牌识别率，及识别反应时间，还不能完全实现不停车通行，所以还有需要改进的地方。

不过，车牌识别在出入口管理系统中的使用能让车辆管理方便、收费过程简便、快速通行等特点，在加上技术的不断发展，识别率会不断提高，必将成为主流智能停车场管理系统之一。

目前，由于车牌识别系统能够使车辆进出停车场时，不用停车刷1卡就可以进出，加快了车辆通行速度，省去了卡片管理的工作，同时减少了管理人员的开支，所以被广泛应用在各大停车场中。但是车牌识别有时往往会出现识别错误的情况，如何解决这一问题从而提高识别率呢？从内因上看，车牌识别系统的基础是车牌识别算法，而车牌识别算法由空间复杂度和时间复杂度来组成，分为五种不同的特性：

   1、有穷性即算法的演变过程是有限的，不可能无限制的演算；

   2、确切性即算法的每一个演算步骤多有确切的定义；

   3、输入项即具体的车牌图像；

   4、输出项即车牌的识别结果；

   5、可行性即车牌识别的效果。

   通过优化以上五项特性，从根本上优化车牌识别算法是提高车牌识别率的一个方法。从外因上看，影响车牌识别率的因素主要有视点变换、光线、遮挡、比例、形变、背景复杂等。

用户驾驶车辆进入停车场离场通道，停在出口处，车辆检测器检测到有车后，向出口控制器发出有车信号。摄像系统和车辆识别系统启动，摄入车辆图像，经车辆识别系统分析后，获得牌照信息、颜色信息、车型信息等;用户将入场时取得的用户卡交给管理人员，管理人员通过出口读卡机读取用户卡ID信息，并将用户卡收回循环使用。数据中心通过检索数据库中对应ID号，获得该用户卡的类型（临时卡）、入场时间，并查询数据库中与此ID号相关的车辆信息，与刚才实时获取的信息进行比对，若不符合则拒绝放行，并给出告警信息和出错提示信息。若符合，数据中心根据车辆在场内停留时间和计费费率，计算出用户应缴费额，同时显示在金额显示器屏幕上，语音提示设备提示用户应缴纳金额，用户交纳相应费用后，管理人员将通过出场控制器打开出口电动栏杆，用户驾车驶出停车场。