解析智能停车场系统的特点！

一、严格的收费管理系统

　　对于目前的人工现金收费方式，不仅劳动强度大、效率低，而且很容易在财务上造成很大的漏洞和现金流失。采用IC卡收费管理系统，智能自动道闸厂家，因收费都经电脑确认、统计与记录，避免了失误等现象，能有效地保障车场投资者的利益。

　　二、防伪性能高

　　因为IC卡保密性极高，它的加密功能一般电脑花上十年的时间也解不了，也无法进行仿造，从根本上保证了系统的可信度与可行性。

　　三、高度安全稳健的管理

　　在采取人工发卡、收卡的地方因疏漏而又没有随时记录可查，丢车或谎报丢车现象时有发生，给停车场管理带来许多不便，也给停车场带来了经济损失。而采用电脑收费管理后，因各种类型的卡在电脑中都有相关资料的详细记录;月租卡和储值卡丢失后可以及时补办;时租卡丢失也可随时检索，及时处理。

　　同时系统配有图像对比功能。各类停车卡均有车牌号码存档，一卡专用，保证停放车辆的安全。当读卡控制器检测到车辆出现时，计算机自动调出此牌号与出场时牌照识别系统再次识别的牌号比较，在计算机的屏幕上实时显示各出入口车辆的卡号、状态、时间和车主的信息等。如果车牌不对，电脑随时提示，并发出警告，不得离场，待有关人员进行现场处理。

　　四、可靠和耐用性

　　无源非接触式IC卡，卡内一般是线圈作数据传递和接收能源用，且全部密封，所以具有防尘和防水功能。它不用磁头读写，避免了磨损磁带、受干扰或因磁头积尘而失效的现象，一般可使用10万次以上。

　　五、非接触式IC卡　　非接触式IC卡是将电磁技术、射频技术、计算机技术、代码识别技术综合应用的技术成果，具有极好的防水、防污、防油、防腐蚀、防静电破坏和防扭曲等特性。

　　六、树立良好的企业形象

　　良好的企业形象是企业无价的无形资产，现代化的高科技产品的使用无疑会提高企业的物业管理形象和知名度，采用电脑收费管理系统，无论从产品的造型方面，还是整套系统所带来的先进性及管理的科学性，都将给物业管理树立起良好的形象，使企业步人良性循环，成为科学管理的楷模。

车辆识别对运动目标摄取方案

交通场景中车辆对象的实时检测是基于视频的交通监测系统中重要也是基本的步骤．是视频检测法的核心，检测的正确与否直接关系到智能交通系统决簧的正确性，感兴趣区域(Rcpon Of Interestinl;，ROI)提取是对交通场景视频图像中的车辆进行粗分割．车辆识别系统将有可能是车辆的区域从复杂的交通场景中分割出来以便进行后续的检测与跟踪操作．对一个像素检测主要是利用了在视频图像序列中处于同一位置的像素信息，而不是仅仅利用一帧中该像素的周围像素信息，这主要是由视频图像的特点决定的．对ROI的提取主要有光流法、帧差法、背景差法等几类方法。

   (I)光流法

   对于运动目标的检测直接的想法就是分析图像序列中各点的运动场，即找出由空间运动而引起的像平面上对应点的运动。然而，在图像中可测的仅仅是图像辐照度的变化，由图像辐照度的变化所反映的运动称为表观运动，对表观运动的记录称为光流，光流场并不一定能反映物体的真实运动，但是在我们所处理的情况中，为简便起见，可以忽略衰观运动和物体真实运动之间的差异，用光流场来代替运动场，分析图像中的运动目标及其运动参数。

  在运动（光流）场确定之后，去除随机噪声及一些过小的运动，认为在检测时段内运动向量始终在一定范围内保持一致的那些区域属于一个物体，从而可以确定出各运动目标（车辆）在各个时刻的运动参数（速度，方向等）．

   基于车光流场分析进行跟踪的方法，可以很精的计算出运动目标的速度，但是这种方法采用迭代的方法·计算时间较长，无法进行实时的跟踪，并且该方法只考虑利用光流散据来进行决策，所以受到被估算的光流场精度的限制．这些方法受到噪声的影响严重·而且·分割所得的运动对象的边缘精度不够．在运动不完全的情况下，则会产生分割结果不完整等问题。

 另外，由于运动场并不是很可靠，因此通常在物体边界或纹理不突出区域产生错误，从而会对分割结果产生明显的影响，因此，由于各方面的限制，使得基于光流法的运动分割并不适合交通场景下的运动分析。

   (2)帧差法

   帧间差分法又称图像序列差分法．当监控场景中出现运动物体时，帧与帧之间会出现较为明显的差别，两帧相减，得到两帧图像对应像素点亮度值差的绝值，挡车道闸厂家，通过判断它是否大干阀值来分析视频或图像序列的运动特性，确定图像序列中有无物体运动，图

像序列逐帧地差分，相当于对图像序列进行了时域上的高通滤波。

  帧差法的优点是计算简单且不易受环境光线变化的影响，道闸厂家，但它不能检测静止车辆，且处理效果与图像采样频率以及被检测车辆的车速有关·如果视频检测嚣采样频率过小，而车速较快，可能会造成误分割：反之如果采样频率过大且车速较慢，又会造成过度覆盖，极端情况下运动物体可能完全重叠，类似于静止车辆，从而导致无法分割出运动物体。

   (3)背景差法

   背景差法的基本思想是先形成交通场景的背景图像，然后将待检酒图像与背景图像逐像素相减（理想情况下的差值图像中非零像素点就表示了运动物体），进而就可运用N值方法将运动物体从背景中分离出来。

可靠的背景图像是背景差法能否成功提取目标区域的关键．背景图像可由人工拍摄一幅没有车辆的图像来得到，也可以通过序列图像的平均来得到，显然，建筑物阴影、浮云或光照的变化都会造成背景环境明显的变化．由于这些环境变化因素，作为参照物的背景需要定时更新·目前有多种背景更新方法，常用的方法是多帧平均( FrameAvmging)法和选择更新（Selective Updating）法。

 车辆识别系统背景差方法的优点是：原理和算法设计简单：根据实际情况确定N值进行处理后，所得结果直接反映了运动目标的位置、大小，形状等信息，能够得到比较精的运动目标信息．但是·基于背景差的车辆检测的准确性很大程度上依赖于背景图像的可靠性．总的来说．背景差法对环境光线的变化非常敏感，背景图像需不断地被更新以迎合环境光线、阴影和天气的变化等·因而背景更新中的误差累计是影响背景差法精度的重要因素。