本文中提到了10个关于贵州车牌识别管理系统的相关看点，同时还对贵州车牌识别系统方案也有不同的看法，希望本文能为您找到想要的答案，记得关注哦！
高清车牌识别系统设计方案
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优质回答停车场高清车牌识别系统的设计施工，涉及到的工作比较宽泛，基础的包括混凝土安全岛的搭建、线管的开槽铺设、地感的切割、安装填埋、以及安全岛的规范、布线布管的规范、车牌识别系统在针对实际环境的设计规划标准、和所有相关产品和物料的定位工作；然后比较重要的事前期的工具和辅材的准备，准备好了事半功倍，推荐一篇图文并茂全面的文章供参考‘车牌识别系统的施工安装规范’
以上就是道尔智控小编解答(后依玉)解答关于“高清车牌识别系统设计方案”的答案，接下来继续为你详解用户（忆伤）分析“车牌识别程序流程图”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
车牌识别程序流程图
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优质回答汽车牌照自动识别技术是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。通过对图像的采集和处理，完成车牌自动识别功能，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别.其硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机)等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。
一、车牌识别技术流程剖解
车牌识别作为交通监控的核心技术，应用在多项子系统中，如闯红灯监测系统、超速监测系统、逆行监测系统、禁行监测系统、公交车道监测系统、非机动车道行车监测系统、压双黄线监测系统、紧急停车带行车监测系统、移动式车辆稽查系统等等。智能化多媒体网络车牌识别系统广泛应用在过往车辆自动登记、验证，公路收费，车辆安全核查，小区、停车场管理等方面。
系统采用视频实时触发方式进行检测抓拍，能够自动侦测、准确识别及验证行驶或停泊中车辆的整车车牌号码。可对已抓拍图像与数据库资料及时进行比对，当发现应拦截车辆时，系统能在本地机和中心机上及时报警。系统采用先进的模糊图像处理技术，通过程序能很好的实现对于车牌的整体倾斜、车牌的文字倾斜、车牌的污损和模糊等的处理，将人眼都很难辨别的车牌号识别出来。
优位停车车牌识别的流程可分为车牌定位、车牌预处理、字符分割和字符识别四个步骤。
二、系统实现功能和技术特点
准确识别不同地区及各种类型的车牌号码。
采用图像自动触发方式，不需要其他外在触发机制。
自动完成车辆记数，车流量统计。
对已抓拍图像能与数据库资料及时进行比对，当发现应拦截车辆时，在本地机和中心机上及时。
内置的数据库管理软件能存储、搜索及整理车辆资料，能自动备份数据并完成统计报告。
在网络的环境下实现各地的数据同步，可实时监控前端系统的运行状况。
对运动在180公里/小时以下的汽车车牌进行自动识别。
在良好光照条件下，车牌识别率不低于96%，在阴雨天、夜间人工光照条件下，车牌识别率不低于90%。系统能够识别的车牌类型包括：普通民用汽车车牌、军用汽车车牌(含武警车牌)、警用汽车车牌系统能够识别车辆类型，绘制出车辆的三维图像。
抓拍图像的时间小于0.03秒，识别图像的时间小于0.2秒。
系统适应全天候条件下工作。
三、停车场车牌识别应用
一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。
（一）车辆检测
车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测、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。
具备视频车辆检测功能的牌照识别系统，首先对视频信号中的一帧(场)的信号进行图像采集，数字化，得到对应的数字图像；然后对其进行分析，判断其中是否有车辆；若认为有车辆通行，则进入到下一步进行牌照识别；否则继续采集视频信号，进行处理。
系统进行视频车辆检测，需要具备很高的处理并采用优秀的算法，在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。若处理慢，则导致丢帧，使系统无法正确检测到行驶较快的车辆，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。
（二）牌照号码、颜色识别
为了进行牌照识别，需要以下几个基本的步骤：
牌照定位，定位图片中的牌照位置；
牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；
牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。
牌照识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与牌照识别互相配合、互相验证。
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，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图象中分割出来。
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最小值的附近，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。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
字符识别方法目前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，最后选最佳匹配作为结果。基于人工神经元网络的算法有两种：一种是先对待识别字符进行特征提取，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待处理图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。
实际应用中，牌照识别系统的识别率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、假牌照等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄亮度、车辆等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了牌照识别的识别率，也正是牌照识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断的完善识别算法，还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像最利于识别。
车牌识别厂家哪家好？武汉车牌识别哪家好？首选优位停车，为用户提供2017停车系统设计方案效果图,整体报价。包括车牌识别停车场效果图、车牌识别设备,安装线材,车牌识别问题解答。武汉海量案例，政府单位，事业单位，工业物流园，小区，商场，医院，学校都广泛采用优位停车车牌识别系统。
上文就是道尔智控小编解答贡献者：（忆伤）回答的关于“车牌识别程序流程图”的问题了，不知是否已经解决你的问题？如果没有，下一篇内容可能是你想要的答案，下面继续概述下文用户【未晚】分析的“车牌识别道闸系统安装视频”的一些相关问题做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
车牌识别道闸系统安装视频
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优质回答车牌识别道闸系统安装：
1、首先要确定车牌识别一体机的安装位置，这会直接影响车牌识别效果，需根据每个出入口的现场环境和条件来决定，一般一条车道安装一台相机，如果车驶入车道时方向不固定，则角度太大时会影响识别，就要考虑安装副相机，以保证车头不管偏向哪边都可以识别。
2、其次如果使用抓拍识别，则需确定相机和线圈的安装位置：相机距线圈来车方向一侧最佳距离4-4.5m。线圈的位置应保证车辆触发车检器时车头方向尽量偏向相机一侧，这样可以使相机拍到清晰、完整的图片。如果是单通道（进口和出口是同一车道），需要使用双路车检器。
3、然后确定道闸和防砸线圈的位置：道闸一般安装在相机同侧，位于相机后面（与相机立杆距离30cm安装，保证道闸门可以方便的开启）。防砸线圈的位置在道闸杆正下方居中，要保证车头触发线圈时和车尾离开线圈时，车身的任何部分都不在道闸杆下方。
4、相机和道闸要安装在结实的地面上，如果地面是砖或沥青，要考虑破路面浇筑水泥墩来增加稳定性。上述设备在安装前，要确定好线路的走线方式，根据设备安装位置，提前预留穿线管。为保证不因为车速影响识别效果，建议安装减速带控制车速。
扩展资料：
车牌识别施工材料：
1、设备供电总线使用不低于RVV3*1.5的线缆，一体箱和一体机及道闸均做好接地。总线取电的空开要根据所有设备的总功率来选择，防止过载跳闸。
2、传输网络数据时，使用6类网线。当传输距离大于100米时，需要布设光纤，一般使用单模光纤，现场每个光纤接入点要至少留2芯备用，总芯数根据接入点数和每个接入点的熔接芯数来确定。传输485信号时，采用带屏蔽线缆。 穿线时，必须将强、弱电线路分开。
3、光纤收发器可以选用千兆单模双纤型，每对收发器使用2芯光纤。具体型号及数量可以根据客户或项目需求确定。
4、室外布线时线路穿JDG镀锌铁管保护，并做固定，地埋的线路穿PVC管敷设，室内布线也要穿PVC管保护并固定。
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一个车场4个车牌识别
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优质回答可能是刷卡板出现了异常。
可以重新启动，查看一下时间是否同步、磁卡是否消磁等问题。若还是不能刷卡进入，建议联系厂家进行修理。
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。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用，电子收费（ETC）系统中，也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。
以上就是道尔智控小编解答(σ邂逅丶细节剧透师′#)回答关于“一个车场4个车牌识别”的答案，接下来继续为你详解用户（越人歌）分析“车牌识别系统外设触发方式”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
车牌识别系统外设触发方式
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优质回答车牌识别系统有两种触发方式，一种是外设触发，另一种是视频触发。
外设触发工作方式是指采用线圈、红外或其他检测器检测车辆通过信号，车牌识别系统接受到车辆触发信号后，采集车辆图像，自动识别车牌，以及进行后续处理。该方法的优点是触发率高，性能稳定；缺点是需要切割地面铺设线圈，施工量大。
视频触发方式是指车牌识别系统采用动态运动目标序列图像分析处理技术，实时检测车道上车辆移动状况，发现车辆通过时捕捉车辆图像，识别车牌照，并进行后续处理。视频触发方式不需借助线圈、红外或其他硬件车辆检测器。该方法的优点是施工方便，不需要切割地面铺设线圈，也不需要安装车检器等零部件，但其缺点也十分显著，由于算法的极限，该方案的触发率与识别率较之外设触发都要低很多。
1)间接法:指通过识别安装在汽车上的IC卡或条形码中所存储的车牌的信息来识别车牌及相关信息。IC卡技术识别准确度高，运行可靠，可以全天候作业，但它整套装置价格昂贵，硬件设备十分复杂，不适用于异地作业;条形码技术具有识别快、准确度高、可靠性强以及成本较低等优点，但是对于扫描器要求很高。此外，二者都需要制定出全国统一的标准，并且无法核对车、条形码是否相符，也是技术上存在的缺点，这给在短时间内推广造成困难。
2)直接法:基于图像的车牌识别技术属于直接法，是一种无源型汽车牌照智能识别方法，能够在无任何专用发送车牌信号的车载发射设备情况下，对运动状态车辆或静止状态车辆的车牌号码进行非接触性信息采集并实时智能识别。与间接法识别系统相比，首先，这种系统节省了设备安置及大量资金，从而提高了经济效益;其次，由于采用了先进的计算机应用技术，所以可提高识别，较好地解决实时性问题;再次，它是根据图像进行识别，所以通过人的参与可以解决系统中的识别错误，而其他方法是难以与人交互的。
直接法一般有图像处理技术，传统模式识别技术及人工神经网络技术。
1)图像处理技术:运用图像处理技术解决汽车牌照识别的研究最早始于80年代，但国内外均只是就车牌识别中的某一个具体问题进行讨论，并且通常仅采用简单的图像处理技术来解决，并没有形成完整的系统体系，识别过程是使用工业电视摄像机拍下汽车的工前方图像，然后交给计算机进行简单的处理，并且最终仍需要人工干预，例如车辆牌照中省份汉字的识别问题，1985年有人利用常见的图像处理技木方法提出汉字识别的分类是在抽取汉字特征的基础上进行的，根据汉字的投影直方图选取浮动闭值，抽取汉字在竖直方向的峰值，利用树形查表法进行汉字的粗分类;然后根据汉字在水平方向的投影直方图，选取适当闭值，进行量化处理后，形成一个变长链码，再用动态规划法，求出与标准模式链码的最小距离，实现细分米完成汉字省名的自动识别。
2)传统模式识别技术。传统模式识别技术指结构特征法，统计特征法等。90年代，由于计算机视觉技术的发展，开始出现汽车牌照识别的系统化研究。1990年AS.Johnson等运用计算机视觉技术和图像处理技术实现了车辆牌照的自动识别系统。该系统分为图像分割、特征提取和模板构造、字符识别等三个部分。利用不同闽值对应的直方图不同，经过大量统计实验确定出车牌位置的图像直方图的闽值范围，从而根据特定闽值对应的直方图分割出车牌，再利用预先设置的标准字符模板进行模式匹配识别出字符。
3)人工神经网络技术。近几年来，计算机及相关技术发达的一些国家开始探讨用人工神经网络技术解决车牌自动识别问题，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地运用了BAM神经网络方法对车牌上的字符进行自动识别，BAM神经网络是由相同神经元构成的双向联想式单层网络，每一个字符模板对应着唯一个BAM矩阵，通过与车牌上的字符比较，识别出正确的车牌号码。
这种采用BAM神经网络方法的缺点是无映解决识别系统存储容量和处理相矛盾的问题。
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停车场车牌识别原理
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优质回答车牌识别停车场系统工作原理是：
该系统通过视频采集接口采集摄像头摄入包含车牌的视频图像；
再对动态采集到的图像进行处理以克服图像干扰，改善识别效果；
接着在动态采集到的图像中自动找到车牌的位置也就是边缘检测，并分割出单个字符的矩形区域；
然后对车牌进行二值化,最后把规整好的字符输入字符识别系统进行识别，实现对进出车辆车牌信息的识别；
每一辆出入停车场的车辆均有出入图片匹配，由系统软件根据收费方案核算收费金额并显示在出口显示屏上，车辆进出场时可以实现不停车通行，快捷、方便、不用停车等待就可通过！
参考资料：
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自动识别车牌道闸破解
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优质回答车牌识别系统（Vehicle License Plate Recognition，VLPR） 是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理，交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化监管、闯红灯电子警察、公路收费站等等功能。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。
车牌识别技术结合电子不停车收费系统（ETC）识别车辆，过往车辆通过道口时无须停车，即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。在车场管理中，为提高出入口车辆通行效率，车牌识别针对无需收停车费的车辆（如月卡车、内部免费通行车辆），建设无人值守的快速通道，免取卡、不停车的出入体验，正改变出入停车场的管理模式。
1、黑进系统
如果你是一名职业或者业余的黑客，那么你完全没有这方面的苦恼，黑进车牌识别系统跟点个外卖一样简单，只需要在网上点几下就能在系统上输入自己的车牌识别号码和相关信息，然后你的车就能无条件的进出小区门口。这种方法虽然有一点的被捉风险，但是不是特大事件被捉的黑客好像没几个甚至连身份都没有查到。
2、跟保安叔叔打好交道
再好的机器也会有“罢工”的时候，所以每一个科技产品都有应对罢工的方案，而车牌识别这个产品的应对方案就是配备一个遥控道闸的遥控器。也就是说在保安叔叔手中是有可以控制道闸开关的遥控器，只要你跟他的关系够好每天免费给你开关门不是很简单吗？
3、套牌
套牌是最直接的方法，同时也是使用范围最广的方法，不但在小区吃得开而且在有车牌识别的地方都吃得开。但是这个方法是所有方法中风险最大的，被警察叔叔捉到扣车、罚款和拘留，所以不到万不得已千万别用这种方法。
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车牌识别智能道闸系统有哪些功能
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优质回答车牌识别道闸系统选用高速算法和高速的硬件渠道，车辆在超高速跋涉或超低速跋涉时都能精确识别车牌号码，避免了低速误差大和线圈测速系统不稳定的问题。
选用了嵌入式的结构方法，将照明、摄影、图像采集、车牌辨识算法都集成在一起，这种结构方法使得同运用系统之间只通过通讯接口和通讯协议发生关系。
介绍
大多数传统的停车场都采用读卡方式。通过向进入停车场的车辆发放IC卡，记录车辆进出时间作为收费的主要依据，无论是固定车辆还是进入停车场入口的临时车辆，都必须退出停车卡，退出停车场。在繁忙车辆进出的早期，这种方法经常造成交通堵塞，如大型停车场和日常交通流量。
传统的停车管理系统不能满足车辆快速进出的需要，为了解决这个问题，车辆不能快速进出。一种基于车牌识别技术的车牌识别系统解决方案，可以实现车辆不停车的进出口管理，解决交通拥挤问题造成的过度交通问题。
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车牌晚上识别不出来原因
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优质回答车牌识别不出来原因？现在ETC越来越普及，不少车主都加装了ETC装置，过收费站时效率明显提升。但是有时候ETC系统也并非万能，有时候会出现车牌无法识别的情况，那么车牌为什么总是不能被识别的原因是什么？下面就来和大家聊聊这个问题。

车牌为什么总是不能被识别？
车牌不能被识别主要有以下几个原因
1、车牌是临牌，临牌车辆是无法被识别的；
2、车牌受损或者太脏，干净的车牌号码能大幅提升识别效果；
3、车速太快，机器无法识别；
4、车子距离靠得太近，稍微往后倒一点就可以。

车牌识别了但是道闸不抬杆
这种情况时有发生，在门口宽角度，拐弯路口会出现这种情况。同时摄像头识别是有时间间隔的，如果没有超过30秒的话摄像头不会采取二次识别，这就是车牌识别了但是道闸不抬杆的主要原因之一。最后目前车牌识别系统还在完善当中，有机会存在死机的现象，所以当出现这种情况时应该尽快寻求工作人员的帮助。

小区车牌识别能用车牌贴吗？
目前大部分的小区可以使用车牌贴进出，因为目前大部分的门禁管理系统，只能进行图像识别，不能鉴别真伪，所以可以进出小区。但如果是识别汽车的车牌号后，经过图像预处理，再到特征提取、车牌字符识别等技术来识别车辆牌号。那么这种门禁管理系统不能进入该小区。
以上就是道尔智控小编解答(同学们，向钱看i)解答关于“车牌晚上识别不出来原因”的答案，接下来继续为你详解用户（嘴角的那一抹冷笑）解答“车牌识别系统能破译吗”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
车牌识别系统能破译吗
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优质回答车辆自动识别是建立在图像对比组件的基础上，利用摄像机拍摄车辆运行动态视频，然后采用先进的神经网络算法和模糊算法相结合，通过对视频流的采集和处理，完成车牌自动识别，自动进行车牌号码比较，并以文本的格式与进出场数据进行打包保存。
原理介绍：车辆自动识别系统对摄像机抓拍到的每帧图像都识别，并自动找到最佳识别效果的图像，应用这种方法可以很好地提高抓拍率、识别率，并且能够降低工程的施工难度。立林智能网络车牌自动识别正是基于这一思想，采用专有的技术，利用高速的识别算法核心对视频流进行逐帧的识别，即对单个车辆进行了多次识别，从而有效克服了现有车辆识别技术存在的许多缺陷。使用连续多帧识别，从工程的角度看，比单帧识别成功的机率要高很多，这是因为连续抓拍的图像的角度、光照不同，识别效果也不尽相同，从理论上讲，只要有一帧足够清晰的图像就有一个好的识别结果。立林智能网络车牌自动识别还采用先进的目标跟踪，以及识别结果最佳化等方法，来确保从车流中一个一个地甄别出序列化的车牌。
要实现对视频流逐帧识别，必须采用行之有效的高速识别算法，即神经网络算法和模糊算法相结合，否则无法达到实用的效果。对于常用的768×288高分辨率图像，立林智能网络车牌自动识别可以在3到10毫秒内完成全部的识别过程，并且在多个应用中实施了单台计算机多路的实时识别方案。
3．2．2 与其它识别系统的区别
目前，大部分公司在车牌识别方面是采用触发方法或移动检测方法来抓拍一帧图片进行识别，属于单帧图像识别，从工程上讲只有一次的识别机会，这种方式有较大的缺陷。
触发装置对图像的影响：在windows多任务系统中，任务的切换时间极不稳定，经过实测，这一时间从0到几百毫秒不等，当系统CPU占有率高时，任务的切换时间很长。而视频应用系统的CPU占有率都比较高。触发装置实际上是使用任务查询方式检测I/O端口的状态，当达到设定的条件时，捕捉图像。由于I/O端口状态的变化到检测有一定的延迟，使得捕捉的图像可能不是最清晰的，当车速较高时，这种情况更加明显。
触发方式不适用于车辆缉查：车辆缉查一般都不应该限制运行中的车速，否则影响交通。在高车速的情况下，摄像机只会有一幅清晰的图像出现，大部分都是模糊的，由于受任务切换时间的不确定性以及车型等影响，触发捕捉到的图像经常不是最清晰的，这势必严重影响车牌识别的准确性。
移动检测技术存在的局限性：当图像中中变化达到一定量时，将控制系统完成图像的捕捉及识别，这种移动检测技术对行车有比较大的局限，不能太快，也不能太慢，否则漏检率很高；光线的阴影、抖动的树枝、车载系统中发动机的抖动及运行时的抖动都会引起误检；即使正确检出车辆，其检测位置也不一定是车牌最清晰时的位置；车流太密时，漏检也很明显。实际应用时垃圾记录太多，工作人员的校队工作量大，效果很不理想，没有实用价值。这种系统更无法在运行的警车内可靠使用，因为图像总是在抖动，相当于总是有移动物体。
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