雲脈智慧車牌識別系統，以OCR技術為核心，對所得車牌影象進行快速識別，自動捕捉車牌資訊並分類至正確欄位，可安裝在小區停車場，可記錄車輛的牌照號碼、車牌顏色，實現車輛的自動管理；

批次針對車牌進行分組轉移，對車牌照分門歸類管理和分享；

識別率高，識別速度快...

目前國內比較好的車牌識別廠家有科拓、捷順、享泊科技、西安艾潤、道爾智控。

簡單說一下這幾家廠商：

【科拓】

1、產品多元化

致力於研發並提供多元全面的智慧停車場應用解決方案，只圍繞停車場做業務延伸，公司所能做的停車場業務點覆蓋最廣

2、硬體品和軟體技術

科拓有自己的硬體及軟體人才，能獨立做硬體及軟體，省去中間供應商環節，成本低。

3、停車場行業資歷較深

公司始創於2006年，總部位於廈門，在北京、上海、廣州等全國重點城市擁有二十多家全資子公司、分公司及辦事處，實力雄厚。

【捷順】

1、公司成立於1992年，上市公司，有政府背景。

2、有資本助力，送裝置已名聲在外。

3、道閘及軟硬體一般，技術能力一般。

【享泊科技】

1、新興的網際網路公司，屬於系統整合商，硬體找的都是業內質量很高的供應商，但是價格不貴。

2、停車場的軟體和雲平臺系統有很大優勢，畢竟骨幹在華為幹了十幾年。

3、主要在上海開展業務，其他地方只能去他們官網購買產品，而且不包郵，不包安裝（安裝要錢）。

【西安艾潤物聯網技術服務有限責任公司】

1、硬體產品行業內一般化，軟體行業知名。

2、軟體行業優勢（能做到：雲服務平臺、多車位多車、電子優惠券、定製化開發、對接會員管理系統、報表分析、相容第三方軟體平臺）

3、能做無線技術，採用無線路由（有待驗證，公司宣傳能做）

【深圳市道爾智控科技股份有限公司】

1、上市公司

2、支援運營報表輸出（BI分析系統）

4、有自己的道兒雲開放平臺，可定製化開發

5、車牌識別準度一般

現在市場上只要是做道閘的，基本上都會有車牌識別，但是我不太明白，你說的智慧是怎麼個智慧法？

是需要帶有對比分析？自動繳費、車位顯示、反向尋車？

還有一些能在車牌識別的硬體不更換的情況下，增加智慧車牌識別軟體，也可以達到精準對比的效果。但是還是得有硬體的支援。

基本上帶有這些的是比較大的廠家，系統相對穩定，質量較好。

一.海康威視

海康在影片監控領域的地位，相信只要做安防行業的都知道，它的技術研發和演算法分析在國內那是數一數二的。海康的產品不管是車牌識別、可視對講、周界報警等都是在它自己影片監控的基礎上，增加影片識別和智慧演算法分析等技術。現在已有成熟穩定、無縫整合的優點。最主要的是，海康威視的產品線是很豐富的，基本上智慧化行業和安防行業所用到的產品裝置都有生產。

二.大華

大華跟海康差不多，都是國內很大的安防廠商，不過個人覺得它的產品比海康還是稍微差點。大華有自己的一套智慧交通識別系統，它把抓拍、識別、分析全是嵌入式一體化結構，影片攝像機裡內建智慧分析演算法軟體，支援多種觸發。

三.捷順

捷順是專門做出入口控制的公司，在智慧停車和一些列的智慧生態管理方面有比較優勢的一面，它的所有產品都是基於智慧停車這一方面來研發製作的，在這個行業裡面很專業，也很專注。

剩下的還有一些，像紅門、車安、創通等等。

如果想知道這個車牌識別系統具體怎麼樣，建議還是去實體進行考察一下，要根據實際的運用場景和需要的功能來選擇。

從技術上評價一個車牌識別系統的好壞，有三個指標，即識別率、識別速度和後臺管理系統。當然，前提是系統要能夠穩定正常的執行。

先來看一下執行流程：

一、後臺管理：

一個車牌識別系統的後臺管理體系，決定了這個車牌識別系統是否好用。必須清楚地認識到重要的一點是識別率達到100%是不可能的，因為車牌照汙損、模糊、遮擋，或者天氣也許很糟(下雪﹑冰雹﹑大霧等等)。 後臺管理體系的功能應該包括：

1、識別結果和車輛影象資料的可靠儲存，當多功能的系統操作使得網路出差錯時能保護影象資料不會丟失，同時便於事後人工排查;

2、有效的自動比對和查詢技術，被識別的車牌照號碼要同資料庫中成千上萬的車牌號碼自動比對和提示報警，如果車牌照號碼沒有被正確讀取時就要採用模糊查詢技術才能得出相對“最佳”的比對結果;

3、一個好的車牌識別系統對於聯網執行，還需要提供實時通訊、網路安全、遠端維護、動態資料交換、資料庫自動更新、硬體引數設定、系統故障診斷。

二、識別率：

一個車牌識別系統是否實用，最重要的指標是識別率。國際交通技術部門做過專門的識別率指標論述，要求是24小時全天候全牌正確識別率85%～95%。為了測試一個車牌識別系統識別率，需要將該系統安裝在一個實際應用環境中，全天候執行24小時以上，採集至少1000輛自然車流通行時的車牌照進行識別，並且需要將車輛牌照影象和識別結果儲存下來，以便調取檢視。然後，還需要得到實際透過的車輛影象以及正確的人工識別結果。之後便可以統計出以下識別率：

1、自然交通流量的識別率=全牌正確識別總數/實際透過的車輛總數

2、可識別車牌照的百分率=人工正確讀取的車牌照總數/實際透過的車輛總數

3、可識別全牌正確識別率=全牌正確識別的車牌照總數/人工讀取的車牌照總數這三個指標決定了車牌識別系統的識別率，諸如可信度、誤識率等都是車牌識別過程中的中間結果。

三、識別速度 ：

識別速度決定了一個車牌識別系統是否能夠滿足實時實際應用的要求。一個識別率很高的系統，如果需要幾秒鐘，甚至幾分鐘才能識別出結果，那麼這個系統就會因為滿足不了實際應用中的實時要求而毫無實用意義。例如，在高速公路收費中車牌識別應用的作用之一是減少通行時間，速度是這一類應用裡減少通行時間、避免車道堵車的有力保障。國際交通技術提出的識別速度是1秒以內，越快越好,當然因為車牌照汙損、模糊、遮擋，或者天氣原因(下雪﹑冰雹﹑大霧等等)造成的延遲屬於正常現象。

--提示--

要注意下面幾點：

1、分析識別模式：

硬識別系統：採用影片流分析識別，對監控範圍內的影片流進行全天候實時分析；

軟識別系統：圖片分析識別，對到達指定範圍內的車輛進行拍照，再對照片進行分析；當車輛位置不佳時，識別易出錯。

2、觸發識別方式：

硬識別系統：地感和影片觸發可選，不需增加檢測裝置，無需破壞地面或增加工程，24小時採集影象。

軟識別系統：地感、紅外等外設車輛檢測裝置觸發；需要一定的工程量。

3、智慧演算法模型

硬識別系統：採用智慧模糊點陣識別演算法，準確率更高，識別率大於99.70％。很少需要人工干預。

軟識別系統：OCR/字型拓撲結構識別演算法，會頻繁出現誤識別情況，準確率低於90％。需要人工不斷輸入糾正後的號牌。

4、可靠性及穩定性：

硬識別系統：專用識別器採用TI 公司的高速DSP，雙CPU控制，確保系統可靠性和穩定性。

軟識別系統：軟體識別，容易頻繁出現宕機等情況，需經常重新啟動電腦，造成間斷性系統癱瘓。

5、識別速度：

硬識別系統：整車車牌識別速度小於0.4秒，充分滿足車流量大時的需要；

軟識別系統：整車車牌識別速度大於3秒，甚至更長，速度讓人難以忍受。

6、車速適應性：

硬識別系統：車速在0－120Km/H範圍內均能穩定快速識別；應用範圍廣泛，高速公里使用該類裝置。

軟識別系統：車速大於40Km/H時，識別率急劇下降，現被引入停車場場系統中，有待進一步完善。

7、環境適應性

硬識別系統：能在夜晚、陰天、雨天等各種光照條件下正常工作；

軟識別系統：上述條件下，甚至一天的不同時間內，識別準確率起伏很大。

建議：哪家系統好我就不推薦了，可以結合以上特點實地考察，觀看識別系統實際工作效率。然後再進行選擇價效比高且適用本單位的產品。

目前在硬體上臻識和華夏這兩家在市場的佔有率很高，主要提供前端的識別相機，其他做管理系統的廠家都採用這兩家的攝像機，在車牌識別領域處於領先，主要是價效比高