藍牙車牌識別系統廠家貨真價實「多圖」

車輛檢測可以采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測技術、視頻檢測等多種方式。采用視頻檢測可以避免破壞路面、不必附加外部檢測設備、不需矯正觸發位置、節省開支，而且更適合移動式、便攜式應用的要求。

系統進行視頻車輛檢測，需要具備很高的處理速度并采用優的算法，在基本不丟幀的情況下實現圖像采集、處理。若處理速度慢，則導致丟幀，使系統無法檢測到行駛速度較快的車輛，同時也難以保證在有利于識別的位置開始識別處理，影響系統識別率。因此，將視頻車輛檢測與牌照自動識別相結合具備一定的技術難度。

選購原則

重視穩定度

隨著產品算法與業者的技術提升，整合早就不是重要的話題，現階段需要注意的重點反而是"穩定度"。穩定度的定義是:在一個既定的車速范圍內，不會讓必須達到的準確度，因外在環境影響而產生過大的誤差。

例如一個車牌系統在白天有90%以上的準確度，到了傍晚就降到80%，夜間又降到70%，這種不穩定的系統，比起全天候平均擁有70%準確度的車牌辨識系統更難于整合。因為使用者會認為，既然白天的辨識率有90%，那全天候的準確率都要達到90%才合理，這樣的規格還不包括奇怪的環境干擾(暴雨襲、冰雹、濃霧區段等)，與架設環境限制(高度限制、風大搖晃限制、不容易遭受人為破壞等)。

確實實測

幾乎每家都宣稱擁有高辨識率，但為了避免事后因為雙方對產品認知有差異，而將運作不良的責任互相推托，用戶在采購車牌辨識系統時，不妨要求實地測試，而且測試時間好超過兩個禮拜，比較能判斷辨識結果是否"言過其實"。因為臺灣是一個多變的環境，兩個禮拜應該可以對于場域可能影響辨識率的情形，大約掌握了八成，如果只是測一天、甚至幾個小時，是無法了解的。

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的圖像，由于的車牌圖像的多樣性，并且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。