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晚上车牌不识别怎么办?
现在市面上有些车牌识别系统出现实际使用效果差的情况,究其原因是一些停车场系统厂家没有自主研发车牌识别系统的能力,只能外购车牌识别软件,但是对于外购的车牌识别软件的识别结果太差的原因不明所以,对提高识别率也就无能为力。要想解决识别不了的问题就要做到以下两点。
一、感光部件对外部环境的处理
环境是影响车牌识别的主要因素,在采集车辆图像时,由于环境光线变化剧烈,白天光较强、夜间较弱,面光与背光不同,上午和下午的光照方向也不一样,抓拍图像时受环境光线影响较大,车速过高、采集设备的动态范围等都使成像质量难以得到有效保证。当识别算法认为车牌达到了最佳成像位置时系统触发系统开始拍摄,这对触发设备的可靠性和响应速度都有较高的要求。所以要解决环境造成识别率低下的问题,还要靠摄像机的感光部件对外部环境的处理。
二、对图像预处理
车牌定位之前一般要对图像做预处理,然后再进行车牌的定位、分割、识别等部分。由于得到的车牌图像可能含有较多噪声,或图像对比度不强、车牌被部分遮挡、车牌处出现污点、变脏、模糊退色、有其它字符区域干扰、以及出现因运动产生的图像模糊失真等情况,所以定位算法实现起来有较多困难。对于字符分割,则可能存在光照不均、污迹严重、车牌倾斜、对比度小、牌照退色、牌照字符粘连等不利因素,这样就需要研发与之适应的算法。如算法能适应各种复杂环境和有噪声、车牌遮挡、车牌倾斜等状况的话,那就可以大大提高车牌识别的概率。
车牌识别识别效果不好特别是晚上不识别,有办法解决吗?
晚上不识别,第一要确定识别相机是否正常,光圈焦距是否调到合理,补光灯是否补光到位主要产生可能是这些原因。
车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition,VLPR) 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。
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。
车牌识别系统无法识别新能源车牌怎么办?
一般新的摄像机都具备识别新能源车牌的功能,旧的摄像机可以通过升级包升级从而实现识别新能源车牌。
软件有时也会犯错,有可能拍的照片是对的,但字符识别出现了问题,又或者是在出口处调用号牌记录的时候产生错误,这样的情况也是有的。
公安部交管局近日发布的数据显示,截至今年6月底,全国机动车保有量达3.19亿辆,其中,新能源汽车保有量达199万辆,大量新能源汽车专用号牌投入使用。在如此巨大的新能源车使用环境下,配套设施不仅仅是充电桩这个必需品,还在实际用车的方方面面。
在“车辆检测-图像采集-预处理-车牌定位-字符分割-字符识别-结果输出”这个过程中,导致新能源号牌出现无法识别或识别错误的情况,主要是新能源汽车号牌号码由5位升为6位,车牌识别系统在识别过程中,识别算法是以普通车牌5位的算法,所以常常出现最后一位车号辨识失败或错误的情况。
其实这个问题也很好解决,只需要升级系统就可以了,由车牌识别厂家对系统算法进行升级。大多数厂家本身对此算法的升级已经完成,现在要做的就是将新算法导入到已经在使用的各个停车场系统中。对于已生产而未出厂的设备,也需要重新升级或在安装过程中进行升级,避免此类情况出现。
小区车牌识别系统无法录入新能源车牌号?
新能源车牌的格式与早期蓝牌不一样,比如车牌位数不同,导致无法识别,通常需要识别系统厂商进行升级改造
认为车牌达到了最佳成像位置时系统触发系统开始拍摄,这对触发设备的可靠性和响应速度都有较高的要求。所以要解决环境造成识别率低下的问题,还要靠摄像机的感光部件对外部环境的处理。二、对图像预处理车牌定位之前一般要对图像做预处理,然后再进行车牌的定
车使用环境下,配套设施不仅仅是充电桩这个必需品,还在实际用车的方方面面。在“车辆检测-图像采集-预处理-车牌定位-字符分割-字符识别-结果输出”这个过程中,导致新能源号牌出现无法识别或识别错误的情况,主要是新能源汽车号牌号码由5位升为6位,车牌识别系统在识别过程中,识别算法是以普通
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。车牌识别系统无法识别新能源车牌怎么办?一般新的摄像机都具备识别新能源车牌的功能,旧的摄像机可以通过升级包升级从而实现识别新能源车牌。软件有时也
或识别错误的情况,主要是新能源汽车号牌号码由5位升为6位,车牌识别系统在识别过程中,识别算法是以普通车牌5位的算法,所以常常出现最后一位车号辨识失败或错误的情况。其实这个