车牌识别系统常见问题
车牌识别系统常用于停车场、路口监控等，而此系统重要的组成部分就是车牌识别模块。不管是什么样子的设备，都有可能出现一些问题，当然车牌自动识别系统也是如此，那么车牌自动识别系统出了问题如何解决呢？
车牌识别系统常见问题：
感光部件对外部环境的处理：环境是影响车牌识别的主要因素，在采集车辆图像时，由于环境光线变化剧烈，白天光较强、夜间较弱，面光与背光不
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车牌识别系统常见问题
车牌识别系统常用于停车场、路口监控等，而此系统重要的组成部分就是车牌识别模块。不管是什么样子的设备，都有可能出现一些问题，当然车牌自动识别系统也是如此，那么车牌自动识别系统出了问题如何解决呢？
车牌识别系统常见问题：
感光部件对外部环境的处理：环境是影响车牌识别的主要因素，在采集车辆图像时，由于环境光线变化剧烈，白天光较强、夜间较弱，面光与背光不同，上午和下午的光照方向也不一样，抓拍图像时受环境光线影响较大，车速过高、采集设备的动态范围等都使成像质量难以得到有效保证。当识别算法认为车牌达到了蕞佳成像位置时系统触发系统开始拍摄，这对触发设备的可靠性和响应速度都有较高的要求。3、双摄像机立体识别当场地过宽超过5米以及在弯道和三叉路口时，系统支持双摄像机同时识别，自动选择较优的图片和车牌号作为识别结果。所以要解决环境造成识别率低下的问题，还要靠摄像机的感光部件对外部环境的处理。
对图像预处理：车牌定位之般要对图像做预处理，然后再进行车牌的定位、分割、识别等部分。由于得到的车牌图像可能含有较多噪声，或图像对比度不强、车牌被部分遮挡、车牌处出现污点、变脏、模糊退色、有其它字符区域干扰、以及出现因运动产生的图像模糊失真等情况，所以定位算法实现起来有较多困难。对于字符分割，则可能存在光照不均、污迹严重、车牌倾斜、对比度小、牌照退色、牌照字符粘连等不利因素，这样就需要研发与之适应的算法。8、权限设置和用户管理功能为了实现系统的安全管理，系统对用户权限进行管理，主要具备如下功能：（1）用户分两个级别：系统操作员、系统管理员，系统管理员可以添加、删除和修改系统操作员，并且可以分配用户权限。如算法能适应各种复杂环境和有噪声、车牌遮挡、车牌倾斜等状况的话，那就可以大大提高车牌识别的概率。
车牌识别系统的原理
1、牌照定位
自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，蕞后选定一个蕞佳的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。安视睿前端硬件识别也叫一体式车牌识别摄像机，是将传统单独的车牌识别仪嵌入至摄像机中，实现前端硬件与摄像机一体化，实现图像抓拍、视频流传输、字符识别、道闸抬杆等一系列的工作。
2、牌照字符分割
完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部蕞小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，选择蕞佳匹配作为结果。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。
3、牌照字符识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，选择蕞佳匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。稳定度的定义是：在一个既定的车速范围内，不会让必须达到的准确度，因外在环境影响而产生过大的误差。
车牌识别系统软件识别：
显而易见词义能理解出来是通过软件对车牌号码进行的，通过在电脑上安装一个配套的车牌识别软件，对抓拍的图片进行识别处理。其工作方式是通过摄像机连续抓拍多张照片，选择其中较为清晰的一张，然后通过电脑软件进行字符处理，实现号牌识别的。因为每次识别需要抓拍多张图片，因此软识别的速度较慢。5、车辆管控固定车辆：支持车牌识别比对正确，信息核实有效后，即可进场和出场，无需其他操作。而且该系统对所抓拍的图片要求也是极高的，必须极为清晰才能达到想要的效果。该系统对现场环境以及调试质量要求极高，在诸多环境不乐观的场合都不适用，设备的摆放颇为重要。
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