赤峰小區車牌識別系統廠家值得信賴「華瑞電子」

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。

車牌識別系統想要正常的運行，除了有的補抓拍攝技術外，圖像處理技術是不可或缺的。在圖像處理技術上往往采用的是基于灰度的形態學的車牌定位。

首先根據拍攝出來的圖像，提取并分析車牌紋理特征，提取車牌圖像中垂直方向的邊緣并進行系統的處理。然后對得到的二值圖像進行數學形態學的運算，使得車牌區域形成一個閉合的連通區域。后通過車牌的幾何特征對得到的候選區域進行篩選，終得到車牌圖像。

基于灰度的還有邊緣檢測的車牌定位：由于車牌字符的灰度值與車牌底色的灰度值相差較大，字符與底色的交界處就有灰度突變，灰度突變處就會產生邊緣，這是車牌定位技術中非常重要的特征。也可以通過檢測車牌的外邊框來定位車牌，由于外邊框的上下左右四邊都為直線，而且有明顯的邊緣特征，所以首先利用邊緣檢測算法提取車牌邊框位置，然后，用Hough變換算法檢測直線，確認外邊框的上下左右四條邊位置就確定了車牌在圖像中的位置。

車牌識別系統是結合古代先進科技的產品，是一套先進、適用、經濟、可靠的車輛收支操持體系。可以完成對車輛的智能操持。如今，關于車輛監控操持上，現已普遍運用車牌識別系統來操持收支車輛，例如：大型場所的停車場現已在大規模選用，由于體系具有快捷性和平安性，能無限緩解高峰時收支口的交通梗塞，完成智能化的車輛操持，促進停車場信息化開展。

如今車牌識別系統次要有視頻識別，地感識別，視頻結合地感識別這三種操持方式，將這些方式運用好能大大進步停車場的操持效率。

視頻識別可以不必安裝地感，能較少工程量。原理是：當車輛進入視頻識別區域時，攝像頭會自動經過車輛的靜態圖像識別。不過視頻識別無法對無牌車識別，遇到無牌車，智能人工開閘，稍顯費事！

地感識別這種就很罕見了，運用十分普遍。地感線圈普通設置在道閘后面的一塊矩形區域，車輛進入矩形區域時可以經過磁場的改動感知到車輛，體系就會自動攝像識別放行，不過地感安裝需求安裝到地下，工程量稍大。

汽車牌照自動識別技術是一項利用車輛的動態視頻或靜態圖像進行牌照號碼、牌照顏色自動識別的模式識別技術。通過對圖像的采集和處理，完成車牌自動識別功能，能從一幅圖像中自動提取車牌圖像，自動分割字符，進而對字符進行識別.其硬件基礎一般包括觸發設備(監測車輛是否進入視野)、攝像設備、照明設備、圖像采集設備、識別車牌號碼的處理機(如計算機)等。