綏化高清停車場管理系統生產廠家品牌企業,華瑞電子支持定做

車牌識別系統識別率的常見原因及解決方法：

一、受天氣環境影響

當車牌識別攝像頭在室外使用時，太強的光線會導致車牌反射，識別率會降低，并且夜間因缺乏照明需要輔助照明。其次是遇到大雨，大雪等天氣，車牌識別率也會比平時略有下降。

二、受車輛行駛速度影響

車牌識別的相機會從連續播放的圖片里選出其中的一張作為輸出畫面，然后在其中選取不同的幀數作為識別圖片，從而達到視頻識別的效果，所以這樣就會出現當車速過快時，容易掉幀，識別不出來的情況，這種情況下大部分廠家是通過添加一個減速帶來解決。

三、車牌識別系統算法的精準度

想提高車牌的識別率，對于車牌識別系統的算法精準度要求會很高。目前市場上的車牌識別攝像機都會有自己的算法，但車牌識別攝像機在不同的環境條件下會受到影響，所以環境對車牌識別有很大的影響。

四、受車牌識別攝像機安裝位置影響

通常建議車輛調整車輛前部再進入識別區域，以便抓取到高清車牌照。建議相機的水平角度應保持在15度和20度之間，更具體細節需根據現場環境調整車牌拍攝機的角度。

五、進出口車道的寬度

車道越寬，車牌識別相機對車牌抓拍的準確率就會越低，一般來說車道設計在3米左右寬為合適。過窄車輛通行不便，過寬就會導致車牌角度過大。（車道寬度建議增加輔助相機）

六、地感線圈埋設的位置及距離

地感線圈與道閘的距離不宜太近，太近會容易砸到車輛，并且會影響車牌識別率，距離保持在2-3米比較適宜。

車牌識別是現代智能交通系統中的重要組成部分之一,應用十分廣泛.它以數字圖像處理、模式識別、計算機視覺等技術為基礎,對攝像機所拍攝的車輛圖像或者視頻序列進行分析,得到每一輛汽車車牌號碼,從而完成識別過程.通過一些后續處理手段可以實現停車場收費管理,交通流量控制指標測量,車輛定位,汽車防盜,高速公路自動化監管、闖紅燈電子警察、公路收費站等等功能.

車牌識別按照運行環境可以簡單分為PC端和頭端（嵌入式）。目前國內車牌識別系統在PC端已有一些廠家使用深度學習方法，而頭端都還是采用傳統方法。隨著深度學習專用芯片的研發，明年應該就會有深度學習方法應用在頭端的產品發布。由于國內外車牌規則較多，傳統方法局限性比較大，很難通用。

對于特殊場景，比如低照度、變換、低質模糊等，車牌識別率仍然有待提升。而無論是傳統方法還是深度學習方法，有些共同的模塊技術仍有提高的空間和研究的價值，比如運動區域檢測，車牌定位，變換校正，多幀融合輸出等。而對于傳統方法，字符分割和字符識別仍有可提高空間。

智能停車場系統集感應式智能卡技術、計算機網絡、視頻監控、圖像識別與處理及自動控制技術于一體，對停車場內的車輛進行自動化管理，包括車輛身份判斷、出入控制、車牌自動識別、車位檢索、車位引導、會車提醒、圖像顯示、車型校對、時間計算、費用收取及核查、語音對講、自動取（收）卡等系列科學、有效的操作。這些功能可根據用戶需要和現場實際靈活刪減或增加，形成不同規模與級別的豪華型、標準型、節約型停車場管理系統和車輛管制系統。