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發布時間：2021-10-14 08:58
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智能車牌識別系統采用智能感應技術，快速記錄、識別車牌號碼、自動通行、出入社區門禁閘道自動放行，省去人工收取卡的步驟，提高進出效率。
小區安裝智能車牌識別系統四大優勢，輕松無憂
1、快速進出 無需等待
車輛進出車庫不必驗證，入口位置攝像頭采用智能感應技術，快速記錄車牌號碼，即可快速識別，為業主節省寶貴的時間。
有很多好友發信息來問車牌識別后道閘不起桿怎么辦?下面是我搜集的一些資料供大家參考!
不抬桿的原因
車牌識別系統不抬桿要先找到原因
一、信號線網線
查看車牌識別系統的信號線和網線是否暢通
二、地感線圈
查看地感線圈是否損壞，損壞了檢測不到地感處理器處于死機狀態。
三、車檢器
查看車檢器是否工作，相機是否被遮擋和是否能正常識別。
四、道閘
查看道閘是否能正常運行，按道閘按鈕看是否能正常升起和下降。
六、車輛車牌
查看進出是否被遮掩、損壞。
字符分割是對提取出的車牌圖像進行切割，從車牌圖像中提取出單個車牌字符的圖像。由于字符識別是以分割出的單個字符為輸入，所以字符分割的準確與否直接影響到字符識別。
字符識別是指對分割出的字符進行處理，識別出車牌中的字符。因為我國的車牌號碼的字符包含：漢字、英文字母、數字，增加了對字符識別的難度。字符識別直接影響到整個車牌識別系統結果的準確性。
這是一個LPR系統基本的結構組成，每個模塊的功能也清晰的給出來了，這對于后續我們的分工有很大的幫助，模塊與模塊之間耦合度也比較小。
基于Linux的車牌識別系統，界面基于qt開發，圖像處理模塊基于opencv，數據庫使用的mysql，基本上是在原有的系統上進行修改。原有的系統是在window平臺下，使用MFC，opencv的版本是之前的C版本，按照新的架構重新修改代碼，數據庫部分基本沒變，重點更新的是圖像處理部分。
，在開發 LPR 算法之前，要確定算法的目的和要求。LPR 算法的終目的是識別車輛的車牌號碼，所以識別正確率自然是系統設計中應該首要考慮的因素。影響識別正確率的因素有很多，主要的有以下幾點：一是定位的準確性;二是識別前字符的預處理;三是字符識別的算法。為了提高識別正確率，需要對現有的車牌字符識別算法進行改進，在后面的章節中會有詳細的介紹。
其次，LPR 算法在工作時需要實時處理交通流量信息，所以系統的工作效率——即識別時間也是系統設計時必須要考慮的因素，一般要求在 1s 內能夠完成識別，這就要求識別算法的復雜度、運算量不能太大。
除了算法識別正確率和識別時間外，算法軟件的操作界面應盡量簡單、友好，還要考慮系統的無故障運行時間，系統體積的大小等因素。，算法設計要面向現場、面向終端客戶的需求，考慮到 LPR 系統在戶外工作，所以要克服外面環境的復雜性及光照條件的變化，設計出一套適應性較強的算法。
