在智能车牌识别停车场收费系统中，针对收费管理时，必须要知道车辆进出场的时间，才能完成收费。但是对于无牌车情况，目前不可避免的需要人工的干预。
针对无牌车进出停车场，不仅在进口需要人工的抬杆放行，同时出口也需要找到该车进来的信息进行匹配。这时需要采集到这辆车进口的图片，同时在出口对无牌车辆在图片库中进行匹配，这一过程既耗时，又增加了岗亭职守人员的工作量，在大流量的停车场，这一工作几乎是人工很难完成的事，而且影响了用户体验，因此成为了一个亟待解决的难题。北京易泊时代作为一个专业的停车场方案解决公司，解决无牌车识别问题是我们一直不断完善的目标。
目前主要围绕以下几个方面进行：
在进场，对于通过车牌识别技术的停车场收费系统，管理无牌车，这就意味着不能使用传统的依靠车牌的车辆识别算法了。目前关于目标识别的方法非常多，考虑到在停车场进出口不同的车辆姿态和光照条件，给识别增加了难度，我们采用目前比较流行的神经网络来进行车辆检测，多帧融合最终输出一辆真正的无牌车，并对检测到的无牌车辆的图片进行抓拍保存。目前针对该方法，虽然和传统的地感抓拍相比，可能目标无法做到100%的抓拍率，但是它能过滤掉三轮车等一些容易误触发的非机动车辆，大大的减少误触发率，同时使用简单，在目前车牌识别相机视频识别的基础上就能完成。
在出场，为了避免复杂的人工查询，我们力求最精确的匹配进场无牌车图片情况。这时我们需要考虑车辆颜色的相似性，车辆型号是否匹配，车头外观是否匹配，考虑各种匹配的因素，从而得到一个关于两辆车相似性由低到高的排序。收费人员非常简便的找到进场图片，计算停车费用。
北京易泊时代车牌识别停车场收费系统，针对无牌车，提出的车型、车与非车的判断、车辆运行轨迹的判断，区分正常的无牌汽车，电动三轮车和自行车等，并进行分类处理的方法，极大得方便了车流量大的停车场管理。
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