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發布時間：2020-11-08 12:43
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停車場車牌識別系統(Vehicle
License
Plate
Recognition，VLPR)
是電子計算機視頻圖像識別算法在車牌照識別中的這種運用。車輛識別在高速路車輛安全管理中獲得廣泛運用，電子器件收費標準（ETC）系統軟件中，都是融合DSRC技術性鑒別車子真實shen份的關鍵方式。
車輛識別技術標準可以將健身運動中的汽車牌照從繁雜背景圖中獲取并鑒別出去，根據車號牌獲取、圖象預備處理、特征提取、車號牌字符識別等技術性，鑒別車子型號、色調等信息內容，現階段新的技術實力為英文字母和大數字的準確率可超過99.7%，中國漢字的準確率可超過99%。
在利用停車場管理系統中，車輛識別技術性都是鑒別車子真實shen份的關鍵方式。在深圳公局基本建設的《停車車庫（場）車子圖象和機動車牌照數據采集與傳送系統軟件技術標準》中，車輛識別技術性變成車子身份核查的關鍵方式。
車輛識別技術性融合電子器件不停車收費系統（ETC）鑒別車子，往日車子根據道口時不必泊車，即可以保持車子真實shen份自動檢索、全自動收費標準。在停車場管理方法中，為提升入口處機動車行駛率，車輛識別對于不用收停車收費的車子（如月貨車、內部完全免費行駛車子），基本建設無人化的快速路，免取卡、不泊車的進出感受，正更改進出地下停車場的管理機制。 
我們都知道，對于車牌智能識別，任何的系統、硬件，由于長時間的使用或者一些非人為的意外發生，都有可能出現一系列的問題或故障，那么對于一些管理停車場的人員來說，相對智能車牌識別系統，懂得一些基本的錯誤原因還是很重要的。那么，車牌識別系統的一些常見的識別錯誤的原因及如何解決呢?
智能車牌識別系統工作時圖像拍攝不清楚，車牌區域定位的困難主要是來自于采集的圖像，由于采集的車牌圖像的多樣性，并且采集圖像時受到許多因素的影響，解決建議：這種情況一般只有在圖像聚焦清晰的情況下，識別結果才能達到比較滿意的效果。那這對停車場系統的感光部件就有一定的要求了，視頻的攝像機也就要提高一些配置啦，看看視頻設置不正常(設置正常)，顯示器分辨率、顏色桌面大小調節。
各類車型的不同，不管是使用地感線圈還是紅外觸發，車型的影響都是顯而易見的，大車與小車的觸發位置即使在低速的情況下也可能超過0.5米，當超過1米時，捕的圖像可能不是 清晰的。解決建議：對于這種，一般要在車牌定位之前要對圖像做預處理，然后再進行車牌的定位、分割、識別等部分，這也正對系統有很大的挑戰性。
車牌受損或有污漬，在公路和城市內的實際應用過程中，很難保證所涉及到的車牌都是沒有污損的，車牌在使用幾年之后，難免會出現污染和磨損等現象。解決建議：對于這種情況，很多智能的停車場系統也漸漸解決了這樣的問題，但如果過于嚴重，這還得靠人工了。
隨著停車場設備的不斷更新，市場上大多數停車場現在都在出入口使用車牌識別系統來管理車輛的進出。當然，在設備使用過程中不可避免地會出現系統識別異常和成功率下降等問題。影響識別成功率的因素是什么?
一、車牌識別攝像機擺放不正確
車牌識別攝像頭的安裝角度和位置非常重要，因為攝像頭有識別范圍，超出距離就無法識別車牌。
二、車速過快
進出出入口時車速過快，會影響車牌識別攝像頭車牌圖像和識別成功率。
三、車牌外觀部分缺失
油漆從車牌上脫落，嚴重磨損，車牌表面被污染物堵塞，會降低識別效果，導致識別問題。
四、自然環境變化
雨、雪、霧等影響光線可見度的天氣，車牌識別相機無法獲得清晰的圖像也會影響識別成功率。
