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
智能车牌识别系统厂家
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。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。车牌识别系统利用电动挡车器、出入口控制终端、车牌识别、线圈检测器等出入口设备做连动整合，对于每辆车停车时间亦可计算或限制，更加强防盗/防弊功能，使对通过出入口的车辆能更有效的辨识和管理。
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。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。3、系统实测识别率：几乎每家都宣称拥有高辨识率，但为了避免事后因为双方对产品认知有差异，而将运作不良的责任互相推托，用户在采购车牌辨识系统时，不妨要求实地测试，而且测试时间蕞好超过两个礼拜，比较能判断辨识结果是否“言过其实”。
车牌识别系统车牌识别率
一个车牌识别系统是否实用，蕞重要的指标是识别率。国际交通技术作过专门的识别率指标论述，要求是24小时全天候全牌正确识别率95%以上。
为了测试一个车牌识别系统识别率，需要将该系统安装在一个实际应用环境中，全天候运行24小时以上，采集至少1000辆自然车流通行时的车牌照进行识别，并且需要将车牌图像和识别结果存储下来，以便调取查看。然后，还需要得到实际通过的车辆图像以及正确的人工识别结果。为了测试一个车牌识别系统识别率，需要将该系统安装在一个实际应用环境中，全天候运行24小时以上，采集至少1000辆自然车流通行时的车牌照进行识别，并且需要将车牌图像和识别结果存储下来，以便调取查看。之后便可以统计出以下识别率：
1、自然交通流量的识别率=全牌正确识别总数/实际通过的车辆总数
2、可识别车牌照的百分率=人工正确读取的车牌照总数/实际通过的车辆总数
3、可识别全牌正确识别率=全牌正确识别的车牌照总数/人工读取的车牌照总数这三个指标决定了车牌识别系统的识别率，诸如可信度、误识率等都是车牌识别过程中的中间结果。
车牌识别系统车牌切分模块
车牌系统的车牌切分模块利用了车牌文字的灰度、颜色、边缘分布等各种特征，能较好地抑制车牌周围其他噪声的影响，并能容忍一定倾斜角度的车牌。这一算法有利于类似移动式稽查这种车牌图像噪声较大的应用。
车牌识别模块
在车牌识别系统中，通常采用多种识别模型相结合的方法来进行车牌识别，构建一种层次化的字符识别流程，可有效地提高字符识别的正确率。另一方面，在字符识别之前，使用计算机智能算法对字符图像进行前期处理，不仅可尽可能保留图像信息，而且可提高图像质量，提高相似字符的可区分性，保证字符识别的可靠性。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。
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