，在開發(fā) LPR 算法之前，要確定算法的目的和要求。LPR 算法的終目的是識別車輛的車牌號碼，所以識別正確率自然是系統(tǒng)設(shè)計中應(yīng)該首要考慮的因素。影響識別正確率的因素有很多，主要的有以下幾點：一是定位的準確性;二是識別前字符的預(yù)處理;三是字符識別的算法。為了提高識別正確率，需要對現(xiàn)有的車牌字符識別算法進行改進，在后面的章節(jié)中會有詳細的介紹。

　　其次，LPR 算法在工作時需要實時處理交通流量信息，所以系統(tǒng)的工作效率——即識別時間也是系統(tǒng)設(shè)計時必須要考慮的因素，一般要求在 1s 內(nèi)能夠完成識別，福州車牌識別故障維修，這就要求識別算法的復(fù)雜度、運算量不能太大。

　　除了算法識別正確率和識別時間外，算法軟件的操作界面應(yīng)盡量簡單、友好，還要考慮系統(tǒng)的無故障運行時間，車牌識別，系統(tǒng)體積的大小等因素。，算法設(shè)計要面向現(xiàn)場、面向終端客戶的需求，考慮到 LPR 系統(tǒng)在戶外工作，所以要克服外面環(huán)境的復(fù)雜性及光照條件的變化，設(shè)計出一套適應(yīng)性較強的算法。

一個完整的車牌識別系統(tǒng)應(yīng)包括車輛檢測、圖像、車牌識別等幾部分(如圖1所示)。當車輛檢測部分檢測到車輛到達時觸發(fā)圖像單元，當前的視頻圖像。車牌識別單元對圖像進行處理，定位出牌照位置，福州停車場車牌識別系統(tǒng)，再將牌照中的字符分割出來進行識別，然后組成牌照號碼輸出。

　　車輛檢測可以采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測技術(shù)、視頻檢測等多種方式。采用視頻檢測可以避免破壞路面、不必附加外部檢測設(shè)備、不需矯正觸發(fā)位置、節(jié)省開支，而且更適合移動式、便攜式應(yīng)用的要求。

　　系統(tǒng)進行視頻車輛檢測，需要具備很高的處理速度并采用的算法，在基本不丟幀的情況下實現(xiàn)圖像、處理。若處理速度慢，則導(dǎo)致丟幀，使系統(tǒng)無法檢測到行駛速度較快的車輛，同時也難以保證在有利于識別的位置開始識別處理，影響系統(tǒng)識別率。因此，福州車牌識別廠家，將視頻車輛檢測與牌照自動識別相結(jié)合具備一定的技術(shù)難度。

有很多好友發(fā)信息來問車牌識別后道閘不起桿怎么辦?下面是我搜集的一些資料供大家參考!

　　不抬桿的原因　　

      車牌識別系統(tǒng)不抬桿要先找到原因

　　一、信號線網(wǎng)線

　　查看車牌識別系統(tǒng)的信號線和網(wǎng)線是否暢通

　　二、地感線圈

　　查看地感線圈是否損壞，損壞了檢測不到地感處理器處于死機狀態(tài)。

　　三、車檢器

　　查看車檢器是否工作，相機是否被遮擋和是否能正常識別。

　　四、道閘

　　查看道閘是否能正常運行，按道閘按鈕看是否能正常升起和下降。

　　六、車輛車牌

　　查看進出是否被遮掩、損壞。

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