我们都知道，对于车牌智能识别，任何的系统、硬件，由于长时间的使用或者一些非人为的意外发生，小区车牌识别摄像机报价，都有可能出现一系列的问题或故障，蓝牙车牌识别摄像机报价，那么对于一些管理停车场的人员来说，相对智能车牌识别系统，懂得一些基本的错误原因还是很重要的。那么，车牌识别系统的一些常见的识别错误的原因及如何解决呢?
智能车牌识别系统工作时图像拍摄不清楚，车牌区域定位的困难主要是来自于的图像，由于的车牌图像的多样性，并且图像时受到许多因素的影响，解决建议：这种情况一般只有在图像聚焦清晰的情况下，识别结果才能达到比较满意的效果。那这对停车场系统的感光部件就有一定的要求了，视频的摄像机也就要提高一些配置啦，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，不管是使用地感线圈还是红外触发，车型的影响都是显而易见的，大车与小车的触发位置即使在低速的情况下也可能超过0.5米，当超过1米时，捕的图像可能不是 清晰的。解决建议：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、识别等部分，这也正对系统有很大的挑战性。
车牌受损或有污渍，在公路和城市内的实际应用过程中，很难保证所涉及到的车牌都是没有污损的，车牌在使用几年之后，难免会出现污染和磨损等现象。解决建议：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，邢台车牌识别摄像机报价，但如果过于严重，这还得靠人工了。
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，智能车牌识别摄像机报价，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，并且终仍需要人工干预，例如车辆牌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。
车牌识别技术对智慧加油站的重要性无需赘言，使用车牌识别相机车辆信息，与车主绑定，从而实现无感车牌支付、人脸支付等智能支付体验。
当前市面上常见的无感支付主要有三种类型，分别是车牌付、人脸付、车载系统支付。其中车牌付是目前较为常见的方式，也是目前应用为广泛的无感加油支付方式。
车牌付：车主先在平台绑定车牌、支付方式及油品，车辆进入无感通道，由装在指位置的车牌识别相机抓拍车牌号，油站传输加油金额给予平台，加油员提加油，完成后车辆离场。
车牌识别难点：车牌识别相机在定车道定向安装，识别率上要求较高，容易漏车，难以实现油绑定。
像主打智慧油站营销增值系统、智慧油站零售管控系统的喂车车， 也是使用智能车牌识别相机在现场油站车辆信息，从而建立起完善的信息数据库。
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