太原飛凡科技經銷的車牌識別系統適用于小區自動車牌識別、停車場出入口車牌識別、地下車庫車輛管理、智慧停車、智能停車系統、停車收費系統、環保平臺電子臺賬，軟件平臺二次開發，可對接智慧城市大數據平臺。太原飛凡科技車牌識別系統倉儲中心位于太原市內，設備及配件下單后當日即可發貨，更有技術團隊提供安裝技術指導或安裝技術服務。

1.車牌識別技術的應用場景。
如今，車牌識別技術被廣泛應用于各種場景，如:電子系統、安全系統、城市道路、停車場管理系統、高速公路收費系統、稱重收費系統、汽車4S店管理系統、車輛安全檢測系統、安全城市系統、移動手持收費設備。除此之外，還有移動車牌識別SDK應用，比如停車管理費等。車牌號碼是車輛的“身份”標志。自動車牌識別技術可以自動登記和驗證車輛的“身份”。下面簡要描述幾個應用場景:
(1)車輛出入管理。
在出入口安裝車牌識別設備，記錄車輛的車牌號碼和進出時間，并結合自動道閘和起落桿的控制設備，實現車輛的自動化管理。當車牌識別應用于停車場實現自動計時收費時，還可以自動計算可用停車位數量并給出提示，從而實現停車收費的自動化管理，節省人力，提率。應用于智能小區時，可以自動判斷進站車輛是否屬于小區，實現對非內部車輛的自動計時收費。在一些單位，該應用程序還可以與車輛派出系統相結合，自動客觀地記錄本單位車輛的退出情況。車牌識別管理系統采用車牌識別技術，可以達到不停車不取卡的目的，有效提高車輛通行效率。
二、車牌識別技術的優勢。
與傳統的方法相比，該應用可以節省人力，降低工作人員的工作強度，安全、隱蔽，系統可以全天不間斷、無疲勞、錯誤率低地工作；能適應高速車輛；能在不影響正常交通的情況下完成車輛行駛過程中的任務；司機不會知曉整個監側過程。該系統的應用將很大提高工作效率。
第三，車牌識別中使用的技術以及不同技術的比較。
先說一下車牌識別中用到的技術。傳統的車牌識別采用基于圖像運算的計算機視覺技術。整個處理過程分為預處理、車牌定位、字符切割和字符識別五個模塊。字符識別過程可分為切割文本圖像區域、分離單個字符和識別單個字符三個步驟，可利用MATLAB、OPENCV等軟件編程實現。一般先將R、G、B的圖像轉換成單通道的灰度圖像作為識別對象，在處理上達到了率和便捷性。其次，需要提取圖像中的邊緣來分割對象。然而，由于圖像內容的復雜性，我們經常需要使用高斯濾波器等相關濾波器來銳化、降低噪聲和平滑直方圖。然后利用Sobel、Canny、拉普拉斯等算子提取邊緣，再根據提取的邊緣進行膨脹、腐蝕、閉合、閉合、禮帽等圖像操作，使邊緣完全填充，分割出字符，后利用模板匹配等方法進行識別。
傳統的車牌識別技術已經廣泛應用于各種場景，但其使用仍然有限。例如，使用模板匹配需要預先準備一個合適的模板進行匹配，如果圖像在識別中沒有進行仿射校正，會導致誤識別和漏識別，從而大大降低識別準度。如果加入校正函數，往往需要特定的調整參數和更多的計算。同時，不同類型的車牌需要不同的模板，因此建立模板字庫進行遍歷和搜索。
利用深度學習設計車牌識別，可以利用輕量移動模型快速檢測識別視頻圖像中的車牌目標，魯棒性高，可以利用提取的特征檢測識別無角度的目標。通過深度學習可以準確的識別出很多車輛，并且可以依次將每輛車的車牌上的字符檢測識別成任意長度的字符。使用時不需要提前準備數據，使用輕量級神經網絡處理圖像，不會多次處理同一分辨率圖像的不同操作，從而減少計算量，遠遠超出傳統的車牌識別技術。深度學習算法的多目標檢測與識別可以實現多輛車同時進出的應用。相比于每個出入口位置設置一個攝像頭，使用深度學習算法無疑會在一定程度上降低很多成本，多目標同時處理無疑會變得更加方便有效率。
因此，與傳統算法相比，輕量深度學習算法無疑是一種多方位的性能提升。隨著新算法的實施，這種性能差距將繼續擴大。
四、車牌技術的未來發展。
車牌識別管理系統自動識別入口處攝像頭拍攝的車輛號碼圖像，并將其轉換成數字信號。車牌識別的好處是可以將車牌與車輛和車主進行匹配，從而將管理提高到一個更高的水平，提高物業管理的效益；同時自動對比進出車輛，防止被盜。升級后的攝像系統可以***到更清晰的圖片并保存為檔案，可以為一些糾紛提供有力的證據。方便管理人員在車輛離開現場時進行比對，大大增強了系統的安全性。隨著人工智能技術的不斷發展，利用深度學習的車牌技術在準確性和速度上會更加突出，在各種場景下會得到更加廣泛的更新和應用。
五、太原飛凡科技現有的車牌識別系統可對接各城市環保管理平臺、智慧城市大數據中心，為城市的管理、智慧停車提供。