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。软识别系统：没有输出接口，基本为其系统自身使用，无法进行二次开发。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。7、数据上传功能过车数据自动上传中心，由中心集中存储和管理，支持前端数据缓存以及断点续传。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。
车牌识别系统可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式。采用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触发位置、节省开支，而且更适合移动式、便携式应用的要求。
系统进行视频车辆检测，需要具备很高的处理速度并采用算法，在基本不丢帧的情况下实现图像采集、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。若处理速度慢，则导致丢帧，使系统无法检测到行驶速度较快的车辆，同时也难以保证在有利于识别的位置开始识别处理，影响系统识别率。因此，将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。
目前，市场上的大多数停车场都采用了
车牌识别系统。车牌识别停车已是停车场的基本配置， 然而，当车主离开停车场时，仍然遇到没法一次通过出口，车牌识别摄像头不能识别到车牌，必须返回重新识别情况。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。那么，究竟是什么原因影响了车牌识别摄像头的识别效果呢？
1：车牌识别摄像机安装位置出现问题
通常建议车辆调整车辆前部再进入识别区域，以便可以抓取到高清的车牌照。相机的水平角度应保持在20度和40度之间。具体细节需根据现场环境调整车牌拍摄机的角度。
2：车辆的速度
我们平常所看到的视频，其实都是由多张图片组合而成的，这也是众所周知的事了。而车牌识别的相机则会从连续播放的图片里，选出其中的一张作为输出画面，再在其中选取不同的帧数作为识别图片。在车辆通过出入口时，牌照识别系统准确拍摄包含车辆前端、车牌的图像，并将图像和车辆通行信息传输给出入口控制终端，并可选择在图像中叠加车辆通行信息（如时间、地点等），准确记录车辆通行信息。从而达到视频识别的效果;所以这样就会出现一种情况，当车速过快的时候，容易掉帧，识别不出来，所以可以看到大部分厂家的处理方法就是，加一个减速带。
3：地感线圈埋设的位置
地感线圈与道闸的距离不要太近了，第壹容易砸到车辆，第二会影响车牌识别率，蕞后距离保持在2-3米。
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