一个完好的OCR车牌辨认体系应包含车辆检测、图画收集、车牌辨认等几部分。当车辆检测部分检测到车辆抵达时触发图画收集单元，收集当时的视频图画。车牌辨认单元对图画进行处理，定位出车牌方位，再将车牌中的字符切割出来进行辨认，然后组成车牌号码输出。
因为道路上24小时都通车，车牌辨认体系需求全地利、全天候作业，为保证夜间辨认准确率，还会装备LED频闪灯或闪光灯来补光，除此外，
福州车牌识别故障维修
一个完好的OCR车牌辨认体系应包含车辆检测、图画收集、车牌辨认等几部分。当车辆检测部分检测到车辆抵达时触发图画收集单元，收集当时的视频图画。车牌辨认单元对图画进行处理，定位出车牌方位，再将车牌中的字符切割出来进行辨认，然后组成车牌号码输出。
因为道路上24小时都通车，车牌辨认体系需求全地利、全天候作业，为保证夜间辨认准确率，还会装备LED频闪灯或闪光灯来补光，除此外，OCR车牌辨认技能还可使用到公路收费、泊车办理、称重体系、交通诱导、公路稽察、车辆调度、车辆检测等各种场合。
无人值守停车系统的使用优势：
1、提高车位使用率，车辆出入都不需要排队、车主可以的寻找停车位以及反向寻车，大大的增加了车位的利用率，减少传统停车场内车主找车、进出场等待的一系列车位空置问题。
2、减少停车场成本，无人值守停车系统免去了停车场管理人员费用，出入口可以通过安装对讲系统，如果遇到紧急情况可以实时呼叫管理中心，不但节省停车场的管理运营成本，而且增加停车场收益。
车辆自动识别系统是怎样定位的？
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，选择合适匹配作为结果。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。
实际应用中，车牌识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、jia牌照等等;实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率，也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像利于识别。
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