车牌识别系统存在的问题

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新能源车牌不能识别的解决方法

新能源车牌不能被识别可能是由于多种原因引起的，下面我会从多个角度来解释可能的解决方法。

首先，新能源车牌不能被识别可能是由于车牌本身的质量问题导致的。新能源车牌的材料和制作工艺可能存在问题，导致车牌表面模糊或者反光，这会影响识别系统的识别效果。解决方法可以是更换车牌，选择质量更好的车牌，确保车牌表面清晰可见，没有损坏或者污损。

其次，新能源车牌不能被识别也可能是由于识别设备的故障或者不适配新能源车牌。有些识别设备可能对新能源车牌的识别能力不足，或者设备本身存在故障，导致无法正常识别新能源车牌。解决方法可以是联系设备厂家进行升级或维修，确保设备对新能源车牌的识别能力。

另外，环境因素也可能影响新能源车牌的识别，比如光线不足或者逆光情况下，识别系统可能无法准确识别车牌。解决方法可以是优化环境光线，调整识别设备的角度和位置，确保充足的光线和良好的识别条件。

此外，新能源车牌本身的标准化和规范化也是影响识别的重要因素。如果车牌的布局、字体、颜色等与标准不符，也会导致识别系统无法准确识别。解决方法可以是遵守车辆管理部门的规定，确保车牌的标准化和规范化，以提高识别的准确性。

综上所述，解决新能源车牌不能被识别的问题需要综合考虑车牌质量、识别设备、环境因素和标准化规范等多个方面，针对具体情况采取相应的解决方法，以确保新能源车牌的准确识别。希望以上回答能够帮助到你。

车牌识别常见问题解决方案

车牌识别系统

用户常用调试问题解决方案

一,软件连接不上SQL数据库；

引起这个问题的原因有3个；

1、验证方式不对，把SQL的验证方式改成：SQL 与Window 混合验证模式！

2、Sa 密码不对,软件默认为空密码,可以将sa 密码设为空，或者在ParkPlate。ini 文件中

设置相应的密码；

3、服务器Windows权限;如网络连接时,主服务器需要打开网络共享权限！可以使用一键

共享设置软件，将系统设为，免密码共享方式;

4、如以上三个条件都满足了，99％是可以连接上的；如果还连接不上，可考虑重装SQL,

或者重装操作系统！

5、其它：常规错误引起的；注意服务器名称或者ＩＰ地址不能填错，Sa密码不要填错。

二，显示屏不通信；

引起这个问题有4个;

1、软件上根据显示屏类型设置相应的：显示类型，显示颜色，显示屏行数;

2、像机的透明串口设置相应的波特率和校验方式，并开启透时串口功能；

显示屏对应的串口参数；

一体控制卡：19200 偶效验

语音一体屏:19200 偶效验

HR控制卡:9600 无效验;

3、485线接反，或者接错；

4、设备硬件问题！

三，像机连不上;

引起这具问题的原因有4个

1、网络不通；（Ping 不通,无响应)

包括:水晶头打错，IP地址设置不当，交换机,光纤收发器等问题!

2、视频窗口像机视频来源与IP配置错误!用户名与密码错误等等;

3、像机未授权；非我公司出售的像机；未经授权有可能连不上软件；

4、没有允许视频窗口连接像机！

四，识别后道闸不抬闸;

引起这具问题的原因有4个

1、抬闸线接错；（根据软件版本，与像机版本确认抬闸线接口在哪里)

停车场道闸系统车牌识别系统常见问题答疑

车牌识别系统常见问题答疑

一、立体高清车牌识别系统车牌图像匹配方法？______________________________________ 2

二、立体高清车牌识别软件中的“全字”“严格”“较高”“中等”对车牌的实际匹配值？____ 2

三、“无车牌”或“车牌难以辨识”的问题___________________________________________ 3

四、天气条件变化，识别环境恶劣的问题____________________________________________ 3

五、摄像机抓拍的照片能保存多长时间？____________________________________________ 4

六、摄像机是否可以从100万像素升级为300万像素？________________________________ 4

七、高清摄像机是否可以接闪光灯？________________________________________________ 5

八、高清抓拍摄像机的抓拍距离是多少？____________________________________________ 5

九、高清摄像机跨网段使用的问题__________________________________________________ 5

十、关于录像码流的问题__________________________________________________________ 5 十一、立体高清车牌识别系统是否支持混进混出模式？满足什么条件才可以安装？_________ 6 十二、立体高清车牌识别系统（双摄像机）需要满足什么要求才可以安装？ ______________ 9 十三、嵌入式高清车牌识别系统（单摄像机）需要满足什么要求才可以安装？ ___________ 12 十四、车牌识别系统如何减少跟车现状？___________________________________________ 14 十五、如果车牌识别摄像机不工作？请按照以下步骤检测_____________________________ 17 十六、网络断网问题？___________________________________________________________ 18

车牌识别的matlab程序的难点与解决方法

车牌识别的matlab程序的难点与解决方法车牌识别是近年来越来越流行的人工智能技术之一,其应用包括智能停车、智能交通等领域。在车牌识别的matlab程序中,存在许多难点和解决方法,下面我们将对其进行详细介绍和拓展。

一、车牌识别算法的难点

1.图像质量要求高

车牌识别算法对图像质量要求非常高,因为车牌图像的质量直接影响识别准确率。图像噪声、光线变化、车牌的形状和大小等因素都会影响车牌识别的精度。

2.多牌识别困难

在实际的车牌识别中,往往需要同时识别多张牌,如多个车牌、不同号码的车牌等。这种情况下,多牌识别是一个难点,需要采用一些特殊的算法和技术来解决。

3.车牌号码提取困难

车牌号码提取是车牌识别算法中非常重要的一个环节,但也是难点之一。因为车牌号码提取需要对图像进行特征提取和字符识别,这对图像的清晰度、颜色深度等要求较高,同时也需要考虑到字符大小、字符形状等因素。

4.字符识别错误

在车牌识别中,字符识别是一个重要的环节,但也是容易出现错误的。因为车牌中的字符形状和大小不同,而且有些字符在图像中可能处于不同的位置,这些因素都可能导致字符识别错误。

二、车牌识别matlab程序的解决方法

1.提高图像质量

提高图像质量是解决车牌识别算法中图像质量要求高的问题的有效方法。可以通过调整相机参数、使用高质量的图像编辑软件等方式来提高图像质量。

2.优化多牌识别算法

针对多牌识别的难点,可以通过优化算法来实现多牌识别。可以采用一些特殊的算法和技术,如图像分割、特征提取、字符相似度计算等,来提高车牌识别的准确率和稳定性。

车牌识别系统识别错误的原因及如何解决

随着越来越多的人群对车的购买力的提升，好多人日常都是开车的，不管是上班还是会客，这也导致了停车场的需求变得格外多，如果这时候一个停车场的车牌识别系统有故障的话，那就不仅是客源的流失这么简单啦，因此对于一些管理停车场的人员来说，懂得一些基本的错误原因还是很重要的。那么，车牌识别系统的一些常见的识别错误的原因及如何解决呢?

一、图像拍摄不清楚

车牌区域定位的困难主要是来自于采集的图像，由于采集的车牌图像的多样性，并且采集图像时受到许多因素的影响，如雨天、大雾、光线等，使得有一些车牌图像质量出现不同程度的差异。

解决建议：这种情况一般只有在图像聚焦清晰的情况下，识别结果才能达到比较满意的效果。那这对停车场系统的感光部件就有一定的要求了，视频的摄像机也就要提高一些配置啦，看看视频设置不正常(设置正常)，显示器分辨率、颜色桌面大小调节。

二、各类车型的不同

不管是使用地感线圈还是红外触发，车型的影响都是显而易见的，大车与小车的触发位置即使在低速的情况下也可能超过0.5米，当超过1米时，捕捉的图像可能不是最清晰的。

解决建议：对于这种，一般要在车牌定位之前要对图像做预处理，然后再进行车牌的定位、分割、识别等部分，这也正对系统有很大的挑战性。

三、车牌受损或有污渍

在公路和城市内的实际应用过程中，很难保证所涉及到的车牌都是没有污损的，车牌在使用几年之后，难免会出现污染和磨损等现象。

解决建议：对于这种情况，很多智能的停车场系统也渐渐解决了这样的问题，但如果过于严重，这还得靠人工了。

车牌自动识别仪故障解决技巧（最终定稿）

第一篇：车牌自动识别仪故障解决技巧

车牌自动识别仪故障解决技巧

发表于:2009 年 04 月 21 日作者: 郑思来源:

为实现对车辆身份的自动识别，实现通行卡的跟踪与管理，京沈高速公路联网收费路段统一采用了车牌照自动识别系统。车牌照自动识别系统通过对进入车道的车辆号牌进行抓拍，来实现将车号牌信息写入IC卡或将IC卡中存储的车号牌进行比对。

车牌照自动识别系统的抓拍的正常情况：当车辆驶入车道轧上检测线圈后，车道摄像机开始自动抓拍；如果不能显示车牌号则提示手动抓拍，三次手动抓拍仍无车牌号开始手动输入车牌号后三位。

车牌照抓拍故障及解决技巧：

1.车道显示器右下角提示“车牌识别仪连接故障”，这时抓拍无效（手动自动均无效），原因：车牌照自动识别系统死机导致。解决方法：将车牌识别仪断电重启，重启时间稍长，需等待将近一分钟时间，待指示灯正常显示后重启成功，显示器右下角错误提示恢复。

2.车辆驶入车道还没有轧到线圈就按抓拍键，这时车道摄像机收到抓拍命令也进行抓拍，但是由于线圈位置没有车辆所以显示无车牌，如果这时车辆很多，抓拍系统则会错误的将上一辆车的车牌号强加给后一辆车，这样就导致车辆车牌号不符（前后相差一辆车）。原因：车辆未到线圈处就按抓拍键。注意：一定要等到车辆轧线圈后自动抓拍不起作用时，再手动按抓拍键。

另外，在对车牌照识别系统进行维护时应注意：

1、岗上工作人员平时应留意设备运行状态，发现异常情况，及时上报。

2、要注意保持设备清洁，每三到五天要用软布擦拭一次镜头防护玻璃和闪光灯防护玻璃，尤其是在车流量较大的车道。

车牌识别工程调试中常见的问题与一般的处理方法

场景一：某地下停车场入口车牌识别系统，原设计采用单个视频单元抓拍模式。调试时发现该入口对车牌的识别率较低，且由于设备安装在停车场下坡处的末端，车辆的抓拍位置差异较大。

解决方法：增加一台视频单元，采用双抓拍校验模式，这样可提高车牌识别率。另外，在停车场下坡路的末端增加安装减速带，使车辆在抓拍位置处的行驶速度降至理想的范围内，以保障车牌抓拍识别的效果。

场景二：某室外停车场出入口的车牌识别系统，在试运行测试阶段，发现白天的识别率及识别效果理想，但晚上的识别率却比白天低很多。

解决方法：通过实地考察与数据分析原因，发现造成晚上识别率明显下降的主要原因有2个。①车辆的前灯对视频单元的抓拍效果造成影响，针对该问题，将视频单元的安装高度及位置重新调整，使其抓拍效果不再受晚上的车灯影响;②环境的照度不足，导致抓拍效果不理想，针对该问题，考虑增加补光灯光源解决此问题。补光灯的方案也有两个：①使用常亮补光灯直接补光;②采用抓拍信号控制爆闪灯进行瞬时补光，通过分析环境因素及对车辆司机的调查统计，最终采用后者作为解决方案。问题整体得到解决。

场景三：某单位停车场出入口，通道宽度较狭窄，智能容纳一台车通行。想通过改造将原来的IC刷卡出入系统，升级成车牌识别出入系统。

解决方法：通过定制硬件和软件的逻辑分析功能，可以实现在单一的出入口中，让视频单元及管理系统拥有对通行车辆进行方向的分析功能。该功能可以避免车辆在通过该出入口时，视频单元对车牌的重复识别造成数据的出错而影响正常通行。另外，在该系统增加引导的标识牌和电子提示LED屏，更可以在高峰期出入口同时会车的情况下，让司机自觉遵守秩序有序通行，从而避免车场出入口的拥堵。

门禁车牌识别系统缺点

车牌识别系统是比较常见的智能安防系统，门禁车牌识别系统的使用方法比较简便，所以很多人都喜欢，有人问到车牌识别系统有缺点吗?可以做到万无一失吗?其实没有一款安防门禁车牌识别系统是十全十美的，车牌识别系统也是有一定的缺点存在，但是我们要找到门禁车牌识别系统缺点之处，避免发生意外，

1.系统功能有限(只认有卡车，局限性大);

2.后期成本高(车载蓝牙卡对于用户大的小区，每车一个的话数量会直接提高成本，而且用久了会没电，失灵等需要更换的情况);

3.安全性低(看似稳定识别业主，其实认卡不认车的系统只要有卡谁的车都一样放，而卡是可以轻松取下交接。另外，现在复制蓝牙卡太容易了。)

4.管理和收费漏洞(没有注册卡的车辆只能依靠人工，系统只认识门禁卡不认识车这些因素可以有太多歪脑筋可以动。比如我用别人的蓝牙卡给没卡的车开门，本来外来车的停车费就可以贪污，偷逃费用，私自放行)

那么来说说车牌识别系统。出入口安装车牌识别相机，车子开进摄像机拍摄范围，触发拍照，通过识别车牌号码作为判断放行的依据。

缺点：设备安装环境有要求，毕竟摄像头固定方向拍照，需要固定一个角度使得所有通过这里的车辆的前车牌都能被拍到。识别技术做不到百分之百就意味着会有识别错的时候。设备贵些，但是不用

重复去买大量的卡，其实差不多。

我们在使用车牌识别系统的时候，要先全面的掌握车牌识别系统的使用方法，要做到在使用的时候不出任何意外。安装车牌识别系统是为了自己的安全，尤其是小区都是为了给个住户的安全，所以在平时要多了解一些智能家居小知识，保证自己的安全。

高清车牌识别系统常见问题和解决方法

停车场高清车牌识别系统是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用，现已广泛应用于停车场、高速路口、收费通道等场所。在使用的过程中，车牌识别系统难免会消失一些故障问题，下面高清车牌识别系统一些常见的故障问题以及解决方法。1、图像输出不来消失这种状况首先应当进行下面几项检查：摄像机是否有图像数据输出；镜头驱动线是否断裂或者连接正确。摄像机与掌握板的连接线是否连接正确。识别系统是否有图像输出，检查视频线是否接入识别器模拟视频输入接口等。

2、过车显示“无车牌” 此类故障多数是由于图像输入方面的缘由。首先检查车牌识别摄像机是否正常，图像是否清楚，位置是否有移动。对于监控摄像与车牌识别摄像分开的车道，可将接入识别仪的视频头接在字符叠加器上，观看图像是否正常，并调整摄像机。

3、车辆过抓拍线圈，软件无任何反应该类故障缘由主要是工控机未收到触发信号，车牌识别主机及收费软件均未工作。此类故障请参见线圈及抓拍检测器修理过程。

4、软件显示“正在猎取车牌” 该类故障缘由主要是工控机与车牌识别主机通讯方面的缘由。首先检查车牌识别仪是否正常开启，并供电。其次检查车道网络是否正常。最终请联系统监控中心对车道配置文件进行检查。

车牌识别系统的优劣势

车牌识别系统，就是通过图像采集车辆的车牌号码信息，一般用在停车场的管理。由采集相机挂接收费系统，通过收费系统来给道闸信息，是否放行。随着车牌识别技术的不断进步，车牌识别系统的应用越来越广泛。

通过车牌识别系统优化出入口的计费速度，通行效率，减少车辆旧式计费时的通行时间，从而实现停车场的智能管理。

1.优势

1.车牌识别，可以支持不停车识别进出，减少通行时间，车辆进出取卡拿票

2.出入口直接由电脑控制，提高车辆管理的效率，因为整套系统的结构非常

简单

3.通过中央收费识别出车牌号码，出场就可以自动放行

4.减少了人工，还有IC卡的工本费

5.减少了人工录入的工作量

2.劣势

1. 车牌识别识别率不可能达到百分百，只能无限接近

2.不能识别的车辆不会抬杆，需要人为干预

3.对于严重破损的车牌号码，或者无牌车需要另外的机制管理

4.识别不了的车自动放行，就会导致走单的现象。

随着车辆的不停增多，停车场管理越来越重要，车牌识别、智能停车是停车场行业的主流方向，占有市场的巨大份额。通过智能化的系统管理，实现对车辆的进出快速的采集车牌信息和管理收费，提升停车场的处理效率。当然这识别率要达到一定的高度，才能在各个领域里得到更广泛的使用。而且车牌识别相机的软硬件的稳定性，还有对异常处理的情况，也是其中十分重要的一环。

车牌识别一体机双向语音系统常见问题

车牌识别⼀体机双向语⾳系统常见问题

常见问题FAQ

1.1⽬前哪些相机⽀持双向语⾳对讲？

⽬前仅V20系列机芯和VM裸板产品可以⽀持。

1.2双向语⾳采⽤何种协议或者标准？

⽬前双向语⾳功能采⽤⾃⾏开发的基于IP⽹络技术的标准。客户通过我司提供的SDK即可进⾏开发使⽤，⽆需额外投⼊其他开发资源。

1.3PC端发起呼叫或接听异常如何处理

1）、检查硬件链接：确保已经插⼊MIC和⽿机\⾳响；确认PC声卡硬件及驱动是否正常安装

2）、软件运⾏情况：确保PC端软件已经正常打开；未被杀毒软件禁⽤相关服务。

如果软件端提⽰如下错误，返回值：-1表⽰MIC没有正确安装。返回值：-2则表⽰操作频繁。

1.4能否配合LED屏显内置“喇叭”使⽤？

⽬前不建议采⽤此⽅式组件⽅案，主要有如下问题：

1）、部署位置。考虑到客户体验，设计上尽可能考虑车主⽆需下车就可以发起求助对讲。LED 屏显在部署的位置上⽆法达到此类要求。

2）、LED屏显喇叭专⽤于语⾳播报，⽆法同时给满⾜两种⽤途的需求。

3）、LED屏显控制器通常采⽤私有语⾳协议，喇叭通常为⽆源设计。相机硬件未内置功放模组，⽆法直接对接。

车牌自动识别系统方案

随着我国机动车增长速度的加快，停车场管理系统已经被广泛的应用起来,使车辆管理

更加科学化,正规化.经过几年的推广应用，在广泛使用的同时，也发现了一些弊端和漏洞

现有系统，当月租用户刷卡出入车场时,无法自动判定该卡是否对应该车，这样就造成为了，用户卡片随意互借，丢失计时卡，车辆数目不许确，用不法手段获取他人月租卡进行高档车

辆盗窃的严重安全隐患。

现有系统，当暂时卡用户进入车场时，无法自动在数据库中存储牌照号,这样在查询停车场中某辆暂时停放车辆的进出情况时,会变得非常麻烦，无法快速查找。需要挨次调取所有进入车辆图片进行人工辨别。同时也无法对离场临停车辆进行车牌和卡片的双重验证，同样也存在安全隐患。

现在小区规模越来越大,业主车辆越来越多,在经过停车场管理系统刷卡验证时，时常会出现业主找卡，忘记带卡,刷卡时无法靠边的情况，这样就严重影响了通行速度，造成车辆拥堵。在上下班高峰期的时候这种情况特别严重。

针对以上的系统弊端和漏洞,我公司通过多年的技术研发和验证测试，推出了目前最先进

通过计算机的图象处理自动识别记录车牌，

辨别同一车牌的车辆出入场时是否一致，是目前识别速度最快的车牌识别系统.其软件模块可以嵌入到停车场系统软件中，配合硬件共同实现车牌自动识别功能，使停车场系统更加完善精确。

在智能交通系统中，车牌自动识别系统是一个非常重要的发展方向，车牌自动识别系统正是在这种应用背景下研制出来的能够自动实时地检测车辆经过和识别汽车牌照的智能交通管理系统.

车牌识别技术(License Plate Recognition，LPR)以计算机技术、图象处理技术、含糊识别为基础,建立车辆的特征模型，识别车辆特征，如车牌、车型、颜色等。它是一个以特定目标为对象的专用计算机视觉系统，能从一幅图象中自动提取车牌图象, 自动分割字符，进而对字符进行识别，它运用先进的图象处理、模式识别和人工智能技术，对采集到的图象信息进行处理,能够实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符，并直接给出识别结果，使得车辆的电脑化监控和管理成为现实.

车牌识别系统心得体会

如今，我国的汽车数量已经越来越多了。由于机动车增长迅速和驾驶员素质参差不齐等原因，给城市交通管理带来巨大压力。所以，有关部门近年来开始引入了一种全新的车辆身份识别系统——车牌识别系统，并且它现在已广泛地应用到了许多领域当中去。

而人工识别方式则是最传统的车牌识别系统，它包括人工输入、照相、图片信息查询等几个步骤，整套系统下来往往需要花费好几个小时才能完成，这样就导致警务效率低下。虽然这类系统具有便捷性，但它也存在着很多缺点：1.只能识别出未悬挂或遮挡号牌的车辆；2.受天气、光线等影响较大；3.采集速度慢、存储容量少、无法高密度布置等。而近些年兴起的电子警察，利用摄像头捕捉闯红灯、超速等违章行为，并将其保存在视频文件中供日后使用。该系统对车辆拍照固定时间短，可随意调阅视频。与人工识别方式比起来，该系统大幅提升了执法水平。

通过自动抓拍技术，即可判断此车辆是否真正存在违章情况，而警方在接收到车辆信息之后，也会立刻安排警力前往处理，从而缩减等待的时间。总体上说，车牌识别方式更适合高速公路等特殊场所，目前普遍运用于全国各大城市的主干道。在各省政府出台“限摩令”之后，此类车牌识别系统得到了快速发展。此外，随着科学技术的进步，相关单位还研制出了激光扫描、生物特征等更加先进的车牌识别技术。我们应根据实际需求，选择最佳的车牌识别方案，切忌盲目追逐潮流。

道路监控设备在对交通违法行为进行实时录像取证的同时，还能够对各种突发事故及时做出反应。比如车辆在遇到紧急情况时不慎翻落河里，那么这时便能立马看到有人报警，随后交警、消防人员赶赴现场，及时解救落水者。因此，这项功能必须要配备到位，以免因延误治疗而酿成悲剧。除了常规的报警器材之外，每辆汽车都需装有一种探测器，探测器需24小时连续工作。一旦车辆在检测范围内，车载终端便会通知相关人员确认车辆信息，另外，车辆的雷达探测器也十分重要，如果没有探测器，就算我们按下了 SOS 键也是白搭。

车牌识别系统改造方案

1. 引言

车牌识别系统是一种基于计算机视觉技术的应用系统，用于识别和捕获车辆的车牌信息。随着技术的不断开展，车牌识别系统在交通管理、智能停车场、安防监控等领域得到了广泛的应用。

然而，传统的车牌识别系统在实际应用中还存在一些问题，比方对复杂场景的适应性不强、误识别率较高等。为了进一步提升车牌识别系统的准确性和可靠性，本文提出了一种车牌识别系统的改造方案。

2. 改造方案

本文的改造方案主要从以下几个方面进行改良：

2.1 算法优化

车牌识别系统的核心是图像处理和特征提取算法。通过优化算法，

可以提高系统对复杂场景的适应性，并降低误识别率。

2.1.1 图像预处理

在车牌图像识别过程中，图像预处理是非常重要的一步。传统的车

牌识别系统主要采用的是图像二值化处理，但对于一些光照较暗或者

反射较强的场景，二值化处理容易导致车牌信息丧失。

改造方案中，我们将尝试采用自适应阈值处理方法，并结合其他图

像处理技术，如直方图均衡化和边缘增强，来提高图像预处理的效果。

2.1.2 特征提取

传统的车牌识别系统主要采用的是基于模板匹配的方法。然而，模

板匹配方法对于车牌图像的尺寸、角度变化等存在较大的限制。

改造方案中，我们将尝试采用基于深度学习的方法进行车牌特征提取。通过使用卷积神经网络〔CNN〕等深度学习模型，可以更准确地

提取车牌图像的特征，并提高车牌识别的准确性。

2.2 硬件设备升级

为了支持改造方案中提出的算法优化，需要对车牌识别系统的硬件

设备进行升级。

2.2.1 摄像头

摄像头是车牌识别系统的输入设备，影响着系统的成像效果。传统

停车场管理系统常见故障及解决方法

停车场管理系统常见故障及解决方法1、入口控制机：车压入感应区内，通话键及按票键灯不亮, 且无语音提示

A、检查单片机是否在工作;

B、感应器是否感应；

C、检查光藕是否有问题；

D、票灯接线是否有问题。

2车牌识别：记录了的车牌，识别不了

A、图像拍摄不清楚

这种情况一般只有在图像聚焦清晰的情况下，识别结果才能达到比较满意的效果。那这对停车场系统的感光部件就有一定的要求了，视频的摄像机也就要提高一些配置啦，看看视频设置不正常（设置正常'），显示器分辨率、颜色桌面大小调节。

B、车牌受损或有污渍

在公路和城市内的实际应用过程中，很难保证所涉及到的车牌都是没有污损的，车牌在使用几年后，难免会出现污染和磨损等现象。

对于这种情况，很多智能的停车场系统也渐渐解决了这样的问题，但如果过于严重，这还得靠人工了。

3道闸不开：车牌识别通过，道闸门不开

A、检查开闸接线端子是否接牢；

B、检查开闸接线端子是否有开关信号输出，若无，则道闸控制继电器坏，更换控制机控制板；

C、若仍不能开闸，检查道闸是否死机。

4显示屏的LED不显示

A、检查LED电源是否正常；

B、检查LED芯片是否正常。

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5无语音提示声

A、检查语音芯片；

B、检查电位器。

6道闸上下运动或经常转过头

A、检查限位开关；

B、检查CPU；

C、检查限位开关；

D、

检查断电开关。

车牌识别若干问题研究

• 来源：公安部标准《GA36-2007中华人民共和国机动车号牌》
• 车辆牌照有四种类型：民用蓝底白字白框牌照、民用黄底黑字黑框牌照、军警用白底黑字黑框或红字黑框牌照和涉外机构黑底白字白框牌照。
车牌特征：纹理特征、颜色特征、几何特征
二、车牌定位
• 1、介绍 • 2、基于形态学的车牌定位 • 3、基于模板匹配车牌定位 • 4、对比
• 一、概况 • 二、车牌定位 • 三、字符分割 • 四、字符识别 • 五、总结
一、概要
• 意义 • 国内外研究现状 • 车牌介绍
1、意义
车牌识别系统(License Plate Recognition,简称LPR) 车辆牌照的自动识别是计算机视觉与模式识别技术在智能交通领域结合应用的重要研究课题之一，是实现交通管理智能化的重要环节，是智能交通系统的核心。它在高速公路、城市道路、收费站和小区管理等项目管理中占有极其重要的重要地位。
3、基于形态学的车牌定位
• 流程
• 色彩转换：
基于形态学的车牌定位
• 灰度拉伸：设原图像f(i,j)灰度值范围为[0,255]，灰度拉伸后的图像g(i,j)的灰度值范围为[a,b],f[i,j]和g[i,j]之间的变换关系为：
• 水平差分：也是一种边缘检测算法。由于字符笔画以竖直方向为主,水平差分可以突出字符，减少水平方向干扰区域对车牌区域的影响。水平差分的算子模板为： [-1 1]