车牌识别系统识别准确率不高的原因有哪些？
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15度和20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。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，停车场车牌自动识别系统价格，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，距离
地感线圈与道闸的距离不要太近了，第1容易砸到车辆，第二会影响车牌识别率，Zui后距离保持在2-3米。
4：车牌识别算法
想提高车牌的识别率，车牌识别系统的算法就必须准确强大。现在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。
5：天气环境影响
当车牌识别摄像头在室外使用时，太多的光线会导致车牌反射，识别率会降低，并且夜间缺乏照明需要辅助照明。其次遇到大雨，大雪等天气，车牌识别率会比平时略有下降。
为了进行车牌识别，需要以下几个基本的步骤:
1) 牌照定位，停车场车牌自动识别系统多少钱，定位图片中的牌照位置;
2) 牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来;
3) 牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，停车场车牌自动识别系统，Zui终组成牌照号码。
车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、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，Zui后选定一个Zui的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。
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Zui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)牌照字符识别方法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，选择Zui匹配作为结果。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;另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。
采用计算机视觉技术识别车牌的流程通常都包括车辆图像采集，车牌定位，字符分割，光学字符识别，输出识别结果5个步骤。车辆图像的采集方式决定了车牌识别的技术路线。国际ITS通行的两条主流技术路线是自然光和红外光图像采集识别。自然光和红外光不会对人体产生不良的心理影响，也不会对环境产生新的电子污染，属于绿色环保技术。
自然光路线是指白天利用自然光线，夜间采用辅助照明光源，用彩色摄像机采集车辆真彩色像，用彩图像分析处理方法识别车牌。自然光真彩色识别技术路线，与人眼感光习惯一致，停车场车牌自动识别系统哪家好，并且，真彩色像能够反映车辆应用及其周围环境真实的图像信息，不仅可以用来识别车牌照，而且可以用来识别车牌照颜色、车流量、车型、车颜色等车辆特征。用一个摄像机采集的图像，同时实现所有前端基本视频信息采集、识别和人工辅助图像取证判别，可以前瞻性的为未来的智能交通系统工程预留接口。
红外光路线是指利用车牌反和红外光的光学特性，用红外摄像机采集车辆灰度图像，由于红外特性，车辆图像上几乎只能看见车牌，然后用黑白图像处理方法识别车牌。950nm的红外照明装置可抓拍到很好的反光车牌照图像。因红外光是不可见光，它不会对驾驶员产生视觉影响。另外，红外照明装置提供的是不变的光，所抓拍的图像都是一样的，不论是在一天中Zui明亮的时候，还是在一天中Zui暗的时候。唯的例外是在白天，有时会看到一些牌照周围的细节，这是因为晴朗天气时太阳光的外光波的影响。采用红外灯的缺点就是所捕获的车牌照图像不是彩色的，不能获取整车图像，并且严重依赖车牌光材料。
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