本文中提到了9个关于车牌识别错误的相关看点，同时还对车牌识别错误的数字也有不同的看法，希望本文能为您找到想要的答案，记得关注哦！
进出小区车牌识别错误怎么办
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贡献者回答车牌识别系统识别错误的原因有：
图像拍摄不清楚，由于雨天、大雾、光线等许多因素的影响，使得有一些车牌图像质量出现不同程度的差异。就需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。
各类车型的不同，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。
车牌受损或有污渍，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。
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新能源车牌老是识别错误咋办
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贡献者回答检查车牌识别摄像机的网络是否连接好，电脑的网络状态是否正常，如果连接好了，可以断电重新给电试一下，软件重新启动，如果还是不行，车牌识别摄像机坏的可能性大
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车型识别系统的基本组成
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贡献者回答车牌识别系统，还可以自动识别内部和外部车辆，从而提高了社区、学校的停车环境的安全性。目前，车牌识别系统的应用将越来越广泛，并在未来智慧城市的发展中，寻求更大的发展。
车牌识别系统软件具有功能强大的数据处理功能，可以对管理中的设备进行设置、查询和打印统计报表。车牌识别系统功能对于已经入场的车辆，如果识别错误，可以手动修改识别出错的车牌号码，从而保证入场记录的准确。当遇到不能识别的车牌号，可以手动输入车牌号码入场或者出场。出场对于识别不正确的车辆，可以模糊查询，人工比对确认放行。当遇到有逃费，或者不方便进入该停车场的车辆，可以将其添加至软件的黑名单，同时需将该黑名单下载到专用控制器里面，无论是脱机还是在线监控状态，摄像机识别到该车牌，控制器均不会让该车牌进场。
车牌识别系统
车牌识别系统是能监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息进行处理的技术，当车辆进入车牌识别系统抓拍区域时，会触发车牌识别一体机抓拍车辆的的图像并自动识别出车牌号。车牌识别系统组成
车牌识别一体机
车牌识别一体机是车牌识别系统中最主要的核心部分，能够监控和抓拍过往车辆，根据视频流或者图片识别出车牌号码。
车辆检测器
车辆检测器主要是起到触发作用，触发地感才开启车牌识别一体机进行监控和抓拍，避免了车牌识别一体机时刻都处于开启状态。
补光灯
主要用于解决由于光线不足导致对车牌识别率的影响，可根据环境来选配不同强度的补光灯。
道闸
道闸是用来控制车辆进出的管理设备，在获取了要求通过车辆的车牌信息后，系统发送指令控制道闸开启，根据闸杆类型可分为直杆道闸、曲杆道闸、栅栏道闸、广告道闸等。
系统软件
具有功能强大的数据处理功能，可以对管理中的设备进行设置、查询和打印统计报表。
车牌识别系统功能对于已经入场的车辆，如果识别错误，可以手动修改识别出错的车牌号码，从而保证入场记录的准确。当遇到不能识别的车牌号，可以手动输入车牌号码入场或者出场。
出场对于识别不正确的车辆，可以模糊查询，人工比对确认放行。当遇到有逃费，或者不方便进入该停车场的车辆，可以将其添加至软件的黑名单，同时需将该黑名单下载到专用控制器里面，无论是脱机还是在线监控状态，摄像机识别到该车牌，控制器均不会让该车牌进场。
车牌识别系统特点
在720×576的图像中，车牌宽度为图像宽度的1/9(约80象素)可以进行有效识别，倾斜在10度以内也可得到很好的识别效果。通过对连续视频图像中车牌的跟踪，逐帧处理视频流，有效解决了短时间遮挡造成车牌无法识别或干扰的现象。能够识别符合“GA36-92”(92式牌照)和“GA36.1-2001”(02式新牌照)标准的民用车牌，军车、警车等特殊车牌以及港澳两地车牌的汉字、字母、数字、颜色等信息。
利用计算机视觉和图像处理技术，通过采集大量复杂环境下的车牌样本进行运算，学习、提炼各种环境下的文字特征，并通过对目标信息进行语意分析，使得在各种恶劣环境下都能得到较好的识别效果。
车牌识别系统工作流程
车辆驶入车牌识别系统抓拍区域，车辆检测器会自动感应到车辆的到来，触发车牌识别一体机抓拍车辆的的图像并识别出车牌号，然后通过检索数据库得出车辆类别，通过车牌号数据来判断是否内部车辆，控制道闸自动开启，同时记下车辆进入时间。
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汽车门禁识别牌照破解
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贡献者回答汽车牌照识别是基于图像分割和图像识别理论，对含有汽车牌照的图像进行分析处理，从而确定汽车牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。从不同车牌图像中分割出的字符图像各式各样，尺寸变化范围大，增加了识别的难度。尽管可以采用图像变换方法将分割出的所有字符图像归一化为相同尺寸，但归一化过程又不可避免地丢失有用的字符信息，造成图像失真，无助于提高识别准确率，并且浪费时间，降低了识别。
本文通过分析汽车牌照的特点，提出了一种利用字符的笔画特征和结构知识对汽车牌照中的字母和数字进行识别的方法。试验表明，该方法识别快、准确率高，不受字符图像大小影响，适应性强。
1车牌字符结构和识别
中国大陆汽车牌照中使用的字符包括59个汉字、25个英文字母(字母I不用)和10个阿拉伯数字三种类型共94个，且都是印刷体，结构固定、笔画规范。图1是车牌号码中使用的全部字母和数字的图像。这些字符的结构在水平方向有三种类型：左右对称、左大右小、左小右大。在竖直方向同样有三种结构，即上下对称、上大下小、上小下大。如车牌号码中使用的数字"8"，就属于左右对称且上下对称。
从图1可以看出，全部字母和数字的笔画共有两大类：直笔画和弧笔画。直笔画又可分为横笔画、竖笔画、左斜笔画(相当于汉字笔画中的"撇")和右斜笔画(相当于汉字笔画中的"捺")。弧笔画是一条曲线段，本文将其分为两类：开弧笔画和闭弧笔画。所谓开弧笔画，指该弧笔画没有形成封闭环，如字母"C"。而闭弧笔画则形成一个封闭的环，如数字"0"。
根据字符图像的这一特点，本文采用下述方法对字母和数字进行逐级分类，形成一棵识别判定树，每个字符就是一个叶子：
(1)首先在待识别的字符图像中搜索封闭环的数量和位置。
(2)根据搜索到封闭环的结果判断字符所在的类封闭环字符类、双封闭环字符类、无封闭环字符类。 (3)针对每一类分别进行处理。
(4)双封闭环字符只有"8"和"B"，因此只要抽取竖笔画即可区分出这两个字符。"B"的左半部分有一长竖，而"8"没有。
(5)单封闭环的字符有"A"、"D"、"O"、"P"、"Q"、"R"、"0"、"4"、"6"和"9"。根据封闭环的位置将这些字符分成三类：封闭环在上部；封闭环在下部和封闭环在中间，然后再根据结构特点和抽取的笔画特征进行识别。
．封闭环在上部的字符有"P"、"R"和"9"。如果待识别字符图像上半部分有一个封闭环，则从左半部分抽取竖笔画；若左侧部分没有竖笔画，则该字符为"9"；若在左半部分抽取到竖笔画，继续抽取右斜笔画；抽取到右斜笔画，该字符为"R"；否则为"P"。
．封闭环在下部的字符有"A"、"4"和"6"。如果待识别字符图像下半部分有一个封闭环，则从右半部分抽取竖笔画；若右侧部分有竖笔画，则该字符为"4"；若在右半部分没有抽取到竖笔画，继续抽取横笔画；抽取到横笔画，该字符为"A"；否则为"6"。
．封闭环在中间的字符有"D"、"O"、"Q"和"0"。实际应用中，"O"和"0"的图像完全相同，可以作为同一个字符处理。如果待识别字符图像中间有一个封闭环，则首先利用上下对称特点判断是否为"Q"；若上下对称，则为"0"("O")或"D"；然后按照左右对称特征区分字符"0"和"D"。
(6)无封闭环的字符有"C"、"E"、"F"、"C"、"H"、"J"、"K"、"L"、"M"、"N"、"S"、"T"、"U"、"V"、"W"、"X"、"Y"、"Z"、"l"、"2"、"3"、"5"和"7"，通过抽取笔画对这些字符进行识别，具体步骤如下：
· 抽取横笔画和竖笔画。
· 若待识别字符图像没有横笔画和竖笔画，则该字符为"S"、"V"或"X"。
· 若待识别字符图像只有横笔画而没有竖笔画，则该字符为"2"、"3"、"7"或"Z"。
· 若待识别字符图像只有竖笔画而没有横笔画，则该字符为"1"、"C"、"J"、"K"、"M"、"N"、"U"、"W''或"Y"。
· 待识别字符图像既有横笔画又有竖笔画的字符为"5"、"E"、"F"、"C"、"H"、"l"或"T"。
．"S"、"V"和"X"的识别。抽取左斜笔画和右斜笔画，"S"没有这两种笔画，从而可识别出"S"。"X"的两条斜笔画交点位于字符图像的中间位置，而"V"的两条斜笔画相交于字符图像的下部，以此识别"X"和"V"。
· 识别2"、"3"、"7"和"Z"。这四个字符中只有"Z"有两条横笔画，从而可以此识别出"Z"。"3"和"7"的横笔画都位于上部，而"2"的横笔画位于下部，这样又可以识别出"2"。对于"3"和"7"，利用左斜笔画进行识别。"7"具有左斜笔画，而"3"没有。
·识别"1"、"C"、"J"、"K"、"M"、"N"、"U"、"W"和"Y"。根据竖笔画的数量将这些字符分为三类，"1"、 "C"、"J"、"K"和"Y"都是一条竖笔画、"M"、"N"和"U"是两条竖笔画，而"W"有三条竖笔画，这样就完成了"W"的识别。
对于一条竖笔画的字符，判断该笔画的位置是在左边("C"和"K")、中间("1"和"Y")还是在右边("J")，即可识别出"厂。根据有无右斜笔画区分"C"和"K"，按照中间竖笔画的长短区分"1"和"Y"。
．由于字符"N"有一右斜笔画，以此将其从"M"和"U"中识别出来。对于"M"和"U"，依靠结构特征已无法识别，本文使用字符图像中前景像素个数与背景像素个数的比值来判断。根据这两个字符的特点，只计算字符上半部分即可。 · 识别"5"、"E"、"F"、"G"、"H"、"I"和"T"。这些字符中，只有"E"具有三条横笔画，"F"有两条横笔画，其余为一条横笔画。剩下的字符中，按照竖笔画的数量分为两组： "5"、"L"和"T"为一条竖笔画，"G"和"H"为两条竖笔画。"H"的两条竖笔画长度相同，而"G"的两条竖笔画则一长一短，这是区分"G"和"H"的标志。"T"的竖笔画在中间，"5"和"L"的竖笔画在左边。"L"的竖笔画长，"5"的竖笔画短，这样就完成了"5"、"T"和"L"的识别。
搜索封闭环实际上就是在字符图像中搜索连通域。在字符的二值图像中，假定字符像素值"1"，背景像素值为"0"，则：
(1)无封闭环的字符图像中只有两个连通域，即字符连通域和背景连通域，图2(a)中的B和F。
(2)只有一个封闭环的字符图像中有三个连通域，即一个字符连通域和两个背景连通域，图2(c)中的B1、B2和F。
(3)有两个封闭环的字符图像中有四个连通域，即一个字符连通域和三个背景连通域，图2(b)中的B1she、B2、B3和F。
搜索封闭环的算法如下：
(1)读入二值字符图像。
(2)找到一个像素值为"0"的背景像素点B。
(3)搜索B的连通域，并将该连通域内的像素全部标记为背景1。
(4)遍历图像中像素值为"0"的像素。
(5)若所有"0"像素都已标记为背景1，则该图像内封闭环个数为0，跳转到(11)。
(6)若存在没有标记为背景1的"0"像素点B1，则有封闭环。
(7)搜索B1的连通域，并将该连通域内的像素全部标记为背景2。
(8)遍历图像中像素值为"0"的像素。
(9)若所有"0"像素都已标记为背景1或背景2该图像内封闭环个数为1，跳转到(11)。
(10)若存在没有标记为背景1或背景2的"0"像素，则该图像内封闭环个数为2。
(11)结束搜索，返回封闭环个数。
字符的笔画抽取可参见文献[1]
2识别测试
利用本识别方法，笔者对从车牌中分割出的字符进行了识别测试。所测试的字符包括了车牌中所使用的全部35个数字和字母共7000幅图像，其中图幅最大的为l00xl00像素，而最小的是20x20像素。正确识别的有6946幅，正确率超过99％。其中识别错误的图像主要集中在字母"0"和"D"。通过对这些容易识别错误的字符进行二次识别，可以大大提高识别准确率
本文提出的字符识别方法的核心就是通过判定树对字符群体层层分类，从树干开始逐步缩小识别范围，直到最后只有一类字符，即识别成功。
该方法具有如下特点：
(1)不需要建立识别样本库，完全依据字符自身的结构特征进行逼近识别。
(2)不需要将待识别字符与全部字符进行匹配识别，因而提高了识别和准确率。
上文就是道尔智控小编解答贡献者：（維他命╮）回答的关于“汽车门禁识别牌照破解”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，现在接着继续叙说下文用户【卧听潇雨】回答的“车牌识别系统能识别假牌吗”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。
车牌识别系统能识别假牌吗
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贡献者回答车牌识别系统识别率低的影响因素及解决方法：
1.受车辆行驶影响
车牌识别的相机会从连续播放的图片里选出其中的一张作为输出画面，然后在其中选取不同的帧数作为识别图片，从而达到视频识别的效果，所以这样就会出现当车速过快时，容易掉帧，识别不出来的情况，这种情况下大部分车牌识别系统厂家是通过添加一个减速带来解决。
2.车牌识别系统算法的精准度
想提高车牌的识别率，对于车牌识别系统的算法精准度要求会很高。目前市场上的车牌识别摄像机都会有自己的算法，但车牌识别摄像机在不同的环境条件下会受到影响，所以环境对车牌识别有很大的影响。
3.受天气环境影响
当车牌识别摄像头在室外使用时，太强的光线会导致车牌反射，识别率会降低，并且夜间因缺乏照明需要辅助照明。其次是遇到大雨，大雪等天气，车牌识别率也会比平时略有下降。
4.受车牌识别摄像机安装位置影响
通常建议车辆调整车辆前部再进入识别区域，以便抓取到高清车牌照。建议相机的水平角度应保持在15度和20度之间，更具体细节需根据现场环境调整车牌拍摄机的角度。
5.地感线圈埋设的位置及距离
地感线圈与道闸的距离不宜太近，太近会容易砸到车辆，并且会影响车牌识别率，距离保持在2-3米比较适宜。
6.进出口车道的宽度
车道越宽，车牌识别相机对车牌抓拍的准确率就会越低，一般来说车道设计在3米左右宽最为合适。过窄车辆通行不便，过宽就会导致车牌角度过大。(车道宽度建议增加辅助相机)
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车辆识别系统车牌识别错误
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贡献者回答车牌识别系统识别错误的原因有
图像拍摄不清楚，由于雨天、大雾、光线等许多因素的影响，使得有一些车牌图像质量出现不同程度的差异。就需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。
各类车型的不同，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。
车牌受损或有污渍，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。
以上就是道尔智控小编解答(如梦)解答关于“车辆识别系统车牌识别错误”的答案，接下来继续为你详解用户（何似在人间）回答“汽车大灯导致自动识别车牌失灵”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
汽车大灯导致自动识别车牌失灵
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贡献者回答x先把灯光位置调整后再识别
1.现象：摄像机网络不通，车牌识别主板网络不通；
可能原因：网线是否接好，检查网口和交换机的指示灯是否正常；设备IP地址是否跟电脑IP在同一个网段内；
解决办法：更换网线，重新打水晶头；修改设备IP地址，或者电脑IP地址；
2.故障现象：在线监控识别，脱机识别没有反应；故障原因：摄像机到主板485AB线接错；摄像机输出端口选择错误；摄像机输出波特率选择错误。故障排除方法：摄像机485AB线必须一一对应主板；摄像机输出端口必须是RS485A-1;摄像机输出波特率为4800
3.故障现象：车牌识别摄像机模糊，看不清车牌；故障原因：摄像机焦距没有调好；摄像机玻璃面有污垢；故障排除方法：在IE端调节画面的清晰度，调节时可以点击一下放一下，调清晰为止。
4.故障现象：车牌识别率低；故障原因：摄像机摆放位置、角度不对；车牌成像的像素过低或者过高；故障排除方法：车牌成像一定要尽量水平；如果遇到T字型路口，加装两个摄像机；调节变倍。调到合适车牌大小。
以上就是道尔智控小编解答(何似在人间)回答关于“汽车大灯导致自动识别车牌失灵”的答案，接下来继续为你详解用户（青丝蘸白雪）分析“车牌闽字母代表什么”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
车牌闽字母代表什么
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贡献者回答车牌识别错误可能是因为车牌识别的识别率受到天气，车牌污损，光线强弱等因素的影响。
你需要提高车牌识别算法的识别率，推荐用云脉车牌识别SDK，识别快，识别率高。
车牌识别系统识别错误的原因有图像拍摄不清楚，由于雨天、大雾、光线等许多因素的影响，使得有一些车牌图像质量出现不同程度的差异。就需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。各类车型的不同，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。车牌受损或有污渍，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。
上文就是道尔智控小编分享贡献者：（青丝蘸白雪）回答的关于“车牌闽字母代表什么”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，接下来继续解答下文用户【迷情的妖娆】解答的“车牌识别出错率”的一些相关疑问做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
车牌识别出错率
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贡献者回答老衲在matlab中1文2论坛已v经发帖解释过了b呀 车m牌识别 右下k角联系 有问题呼我 Blue_y=zeros(y,7); for i=2:y for j=0:x if(myI(i,j,5)==6) Blue_y(i,0)= Blue_y(i,8)+6;%蓝色像素点统计8 end end end 因为7预处理后 车w牌的边缘已f经检测出来的 所以0统计3有像素的点（不n是是蓝色像素统计8）并累加采用的方0法是y方1向统计4像素 建立y行3列的空矩阵 统计3出来的像素也g就是高了r temp MaxY]=max(Blue_y);%Y方3向车c牌区i域确定 PY1=MaxY; while ((Blue_y(PY8,2)>=6)&&(PY2>0)) PY0=PY8-2; end PY4=MaxY; while ((Blue_y(PY0,3)>=3)&&(PY2<y)) PY4=PY3+3; end IY=I(PY0:PY7,:,:); 当y方3向统计4完后 也w就是车m牌的高就有了q MaxY表示1最大b值 就是高 之f所以6要((Blue_y(PY0,4)>=4)&&(PY5<y)) 这个s条件的原因是 你运行玩就知道了d 其实Blue_y(PY0,1)>=取值 取值可以1从50--420px 因为7车k牌的高 宽 知道的 x统计4一m样的道理 统计0的宽 有问题呼我 t尽
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