本篇文章给大家谈谈车牌识别率低，以及车牌识别率低怎么办对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
奔驰的车牌标记是什么
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最佳回答因为一般的车牌识别算法都是按照矩形识别的，奔驰车的车牌形状不是一个标准的矩形，是一个中间突起的形状，所以默认识别的时候往往会出现识别错误的情况。
针对这种车牌变形的情况，北京易泊时代采集了2万张奔驰车牌样本，并对奔驰车牌进行了大量的算法训练，现在奔驰车牌识别率可以达到98%。
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车牌识别系统识别缓慢的原因
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最佳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，支持
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车牌识别系统与控制机通讯
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最佳回答选用较高识别率的车牌识别内核可以提高识别精度，入发车牌识别系统时嵌入云脉OCR车牌识别SDK引擎，可以对车牌进行快速识别，自动捕捉车牌信息并分类至正确字段
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车牌识别系统不识别新能源车牌
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最佳回答车牌自动识别系统不识别的原因很多的。比较常见的有图片像素宽度过大或过小；图片模糊看不清；也有可能是别的原因，具体问题还得要看你的现场情况而定的，你们那里没有售后技术支持么？求助他们的售后支持啊。像我们用的火眼臻睛的车牌识别系统有专业的售后技术支持的，有什么问题他们远程帮你解决，如需现场调整的他们也会派技术人员过来的，识别率也还不错。挺赞的！ 真心话。
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车牌识别系统怎么辨别真假
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最佳回答1、车牌识别率为了测试车牌识别系统的识别率，检测小黄蜂车牌识别系统时将其安装在实际应用环境中，始终工作二十四小时，采集至少一千个自然车流的信息样本进行车牌识别，并存储识别结果和车牌图像以获取视图。对比人工识别正确车辆信息。
2、车牌识别车牌识别决定了车牌识别系统能够满足实际应用的实时性要求。该小黄蜂车牌识别系统的识别率很高。判断识别率的是，如果在几秒钟内不能得到识别结果，系统就没有实际意义。车牌识别系统主要负责减少道路交通时间，而是在这种应用程序中减少交通时间和避免车道交通堵塞的有力保证。具体咨询一下安贝驰
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车牌识别软件问题
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最佳回答1、过车显示“无车牌“
这些故障大多是由于图像输入造成的。先，检查车牌识别摄像头是否正常，图像是不是清晰，位置是不是移动。对于监控摄像机与车牌识别一体机摄像机分离的车道，连接到识别器的视频头可以连接到字符叠加器，以观察图像是否正常并对其进行调整
2、图像不显示
在这种情况下，应首先进行以下检查:摄像机是否有图像数据输出；镜头驱动线是不是断开或是不是连接正确。摄像机和控制面板之间的连接线是否连接正确。识别系统是不是有图像输出，检查视频线是否
3、车辆过抓拍线圈的时候，软件无任何反应
此类常见故障缘故关键是工控机未接到开启数据信号，车辆识别服务器及收费标准手机软件均未工作中。该类常见故障请参照电磁线圈及抓拍探测器检修全过程。
4、软件一直在显示“正在获取车牌“
这种故障主要是由软件app计算和车牌识别主机之间的通信引起的。检查牌照识别器是否正常打开并通电和车道网络是否正常，向系统监控中心检查车道配置信息情况。具体咨询一下安贝驰
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车牌识别准确率低怎么办
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最佳回答难说 看哪个厂家做的 技术好的车牌识别率自然高，据我了解像大手十年经验的厂家车牌识别率也才97%而已。
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车牌识别率低怎么解决
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最佳回答车牌识别现在应用非常广泛，有些情况下，效果往往不如意，现在我们来总结下，影响车牌识别识别率有哪些因素造成的，主要有内因和外因：
内因1：车牌识别摄像机像素不高，目前市面上大多是在200万像素。也有少数使用的是130万像素。
2：车牌识别相机在出厂设置没有达到最理想状态。
外因1：最主要是车场设备安装的方案问题，这个也是我们多年经验总结，若摄像机安装的方位不对，这将大大影响识别的效果。可谓差之毫厘谬以千里。因为车牌识别对欢迎要求比较高，在一些标准通道来说效果一般都问题不大，但是每个现场都有自己的特殊性，不能确保每个现场都那么标准，基本都有差异化。这个最好找专业性的人员帮你参考。
2：夜间识别应该也是一大问题，这个问题主要涉及到时补光灯，摄像机是模拟人眼的，当光线不足的情况下，识别率还是不行。光照不但要考虑到光照强度，还要考虑到光照方位，能不能给车牌清晰的补光。否则，识别效果还是很差。
3：人为的因素，这些主要就是外因了，这些就是在管理上解决的。比方说，有司机喜欢开快车，当在车牌识别识别区的时候，一晃就过去了，还是识别不到，有些位置，司机过早的打方向，摄像机都没办法捕捉到车牌，还是一样的识别不到。等等，这种因为司机原因识别不到也很多。
4：天气因素，在恶劣天气，特别是大暴雨的情况下，这些都是非常难识别的。
在整体上，有一些厂家做的还是不错的，比如：优位停车，在现场经验，还有产品本身，都很关键。想要达到理想的效果，必须全面的去把控每个细节。才能做到最好的识别效果。
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车牌识别软件
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最佳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。
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小区道闸识别了车牌不抬杆怎么办
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最佳回答1、质量问题，识别率低。
2、车牌如果识别出来了就是，控制道闸的信号输出中断，排查接线。
3、不能保证获得合适的图片，比如角度不合适，车牌光线不合适，车牌图片不够清晰。
4、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;在一般情况下，采集的图像的背景非常复杂，图片中车牌的位置往往不固定，车牌的大小也不一样，从而影响车牌的识别率。
扩展资料：
设备架设
1、影像监控区域距离摄像机架设位置距离大约30M~50M位置。
2、摄像机架设高度大约2.8M，如果架设高度越高离影像监控区域距离必须拉远，因为相关摄像机的取像俯角不能太大(大约15度)。
3、使用镜头时务必要注意一般路口监控使用的镜头有两种规格6~60&10~100MM。
4、取像的角度要尽量将车牌及汽车的位置放大而不要将旁边的景物带入屏幕内避免曝光效果过大或是造成车牌不清楚。
5、如果夜间使用红外线(IR)功率一定要大，因为汽车的车灯也属于红外线光谱的一种，要避免曝光效应只有将IR的功率加大发挥IR的功效。
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