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车牌识别问题的两个解决方法：

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**。当识别算法认为车牌达到了成像位置时系统触发系统开始拍摄，这对触发设备的**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。

对图像预处理

车牌定位之**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，停车道闸厂家，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，车长识别停车道闸，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。

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LCD液晶显示屏

1) 车辆信息：车辆号码、车辆类型信息

2) 收费金额：停车时长、金额

3) 场内车位信息：包括 场内车位状态

4) 支付信息：无牌车进出场二维码，支付码

1.1.4 **大型车，甩挂拖挂车辆终瑞岗亭1）5类车，出场走人工通道，扫码缴费出场；

2）甩挂的车辆，智能扫码停车道闸，经过岗亭人员处理后，车头出场；

3）单车头拉挂出场，行驶到出口岗亭，岗亭人员在挂车列表里面找到确认，缴费后出场；

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道闸车牌识别一体机两个常见问题

1、道闸车牌识别一体机的适应性急需加强

目前我国的车牌识别产品都要求所识别的车牌大小固定，而对过大和过小的车牌一般都不能准确识别。这样就造成对视频触发的情况下部分车牌无法被识别的问题。此外，在有些现场环境中，由于受外界条件的影响，无法将相机架设在合理位置，会造成图片中车牌不同程度的偏移。

2、道闸车牌识别一体机对污损车牌的识别效果不好

在公路和城市内的实际应用过程中，很难**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，而在路面上行驶的车辆也很难**都是标准干净的车牌，因此在实际环境中，面对破损污旧的车牌，如何提高道闸车牌识别一体机的识别能力也是实际需要解决的问题。

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