地磁感应停车收费系统本身并不直接识别车牌，而是作为触发机制与车牌识别设备(如摄像头)协同工作，共同完成车牌信息的采集与处理。以下是系统实现车牌识别的完整技术流程及原理分析：
一、地磁感应系统的核心功能：车辆状态检测
地磁传感器的工作原理
地磁传感器(通常采用霍尔效应或磁阻传感器)埋设于停车位下方，通过检测地球磁场的局部变化判断车辆状态：
车辆驶入车位时，金属车身干扰地磁场，传感器感知磁场强度变化(幅度可达数十微特斯拉);
数据处理模块对信号进行滤波、放大和模数转换，生成车辆”停入/驶离”的二进制状态信号;
该状态信息通过LoRa、NB-IoT等无线协议实时上传至中央管理平台。
技术局限性
地磁传感器仅能检测车辆存在性及停放时间，无法直接获取车牌信息。其定位误差≤10厘米，车位占用判断准确率>98%，但车牌识别需依赖其他设备。
二、车牌识别的触发机制：地磁与摄像头的协同
触发式车牌识别流程
地磁传感器作为”车辆到位”的触发器，激活车牌识别设备：
- 步骤1：车辆停入车位 → 地磁传感器检测到磁场变化 → 发送触发信号至中央系统;
- 步骤2：系统根据传感器ID定位对应车位 → 向该区域的摄像头发送拍摄指令;
- 步骤3：摄像头抓取车牌图像(如所述IO线圈触发模式，支持地磁信号联动)。
示例：在混合触发模式下，地磁信号优先触发抓拍，视频算法辅助校验，减少漏拍率。
辅助触发场景
入口/出口触发：部分系统在停车场入口埋设地磁线圈，车辆驶入时触发入口摄像头抓拍车牌，并与车位传感器数据关联;
双系统冗余设计：地磁+雷达复合检测，确保极端天气(如大雪覆盖)下仍可触发识别。
三、车牌识别技术的实现过程
摄像头获取图像后，通过以下算法流程提取车牌信息：
图像预处理
光照补偿：弱光环境下启动补光灯(如的LabVIEW系统);
去噪增强：采用高斯滤波、直方图均衡化优化图像质量。
车牌定位与分割
边缘检测(如Sobel算子)定位车牌区域;
投影法分割字符，排除车身广告等干扰。
字符识别
OCR引擎(如CNN模型)识别字符，汉字识别率99.7%，数字/字母99.9%;
支持新能源车牌、临时号牌等特殊格式。
四、数据融合与业务应用
信息关联与计费
车牌识别结果与地磁传感器的”驶入时间”绑定，生成停车记录;
离场时二次识别车牌，系统自动计算费用(如的无人值守方案)。
实时管理功能
车位状态大屏：显示空闲车位数量及位置(如的APP联动系统);
异常处理：无牌车触发人工核验流程，地磁数据辅助判断停放时长。
五、技术优势与挑战
核心优势
效率提升：车牌识别+地磁触发使车辆通行速度≤1分钟，较人工收费效率提升300%;
成本优化：减少60%人工巡检成本。
待解决问题
遮挡误判：树叶、积雪覆盖传感器需定期维护;
跨车位识别：大型车辆占用多车位时需传感器组网协同。
总结
地磁感应停车系统通过状态检测→触发拍摄→OCR识别→数据融合四步协同实现车牌管理：
地磁传感器仅提供车辆在位信号，是识别流程的起点;
车牌信息由专用摄像头抓取，并通过AI算法解析;
两套系统通过物联网协议(如MQTT)实时交互，形成闭环管理。
未来技术方向包括深度学习优化OCR模型、地磁传感器与摄像头硬件集成等。
