車牌自動識別是一項利用車輛的動態(tài)視頻或靜態(tài)圖像進行牌照號碼、牌照顏色自動識別的模式識別技術。其硬件基礎一般包括觸發(fā)設備(監(jiān)測車輛是否進入視野)、攝像設備、照明設備、圖像采集設備、識別車牌號碼的處理機(如計算機)等，其軟件核心包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和光學字符識別算法等。某些車牌識別系統(tǒng)還具有通過視頻圖像判斷是否有車的功能稱之為視頻車輛檢測。一個完整的車牌識別系統(tǒng)應包括車輛檢測、圖像采集、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)圖像采集單元，采集當前的視頻圖像。車牌識別單元對圖像進行處理，定位出牌照位置，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。

我們都知道，對于車牌智能識別，任何的系統(tǒng)、硬件，由于長時間的使用或者一些非人為的意外發(fā)生，都有可能出現(xiàn)一系列的問題或故障，那么對于一些管理停車場的人員來說，相對智能車牌識別系統(tǒng)，懂得一些基本的錯誤原因還是很重要的。那么，車牌識別系統(tǒng)的一些常見的識別錯誤的原因及如何解決呢?

智能車牌識別系統(tǒng)工作時圖像拍攝不清楚，車牌區(qū)域定位的困難主要是來自于采集的圖像，由于采集的車牌圖像的多樣性，并且采集圖像時受到許多因素的影響，解決建議：這種情況一般只有在圖像聚焦清晰的情況下，識別結果才能達到比較滿意的效果。那這對停車場系統(tǒng)的感光部件就有一定的要求了，視頻的攝像機也就要提高一些配置啦，看看視頻設置不正常(設置正常)，顯示器分辨率、顏色桌面大小調(diào)節(jié)。

各類車型的不同，不管是使用地感線圈還是紅外觸發(fā)，車型的影響都是顯而易見的，大車與小車的觸發(fā)位置即使在低速的情況下也可能超過0.5米，當超過1米時，捕的圖像可能不是 清晰的。解決建議：對于這種，一般要在車牌定位之前要對圖像做預處理，然后再進行車牌的定位、分割、識別等部分，這也正對系統(tǒng)有很大的挑戰(zhàn)性。

　　車牌受損或有污漬，在公路和城市內(nèi)的實際應用過程中，很難保證所涉及到的車牌都是沒有污損的，車牌在使用幾年之后，難免會出現(xiàn)污染和磨損等現(xiàn)象。解決建議：對于這種情況，很多智能的停車場系統(tǒng)也漸漸解決了這樣的問題，但如果過于嚴重，這還得靠人工了。

隨著停車場設備的不斷更新，市場上大多數(shù)停車場現(xiàn)在都在出入口使用車牌識別系統(tǒng)來管理車輛的進出。當然，在設備使用過程中不可避免地會出現(xiàn)系統(tǒng)識別異常和成功率下降等問題。影響識別成功率的因素是什么?

一、車牌識別攝像機擺放不正確

車牌識別攝像頭的安裝角度和位置非常重要，因為攝像頭有識別范圍，超出距離就無法識別車牌。

二、車速過快

進出出入口時車速過快，會影響車牌識別攝像頭車牌圖像和識別成功率。

三、車牌外觀部分缺失

油漆從車牌上脫落，嚴重磨損，車牌表面被污染物堵塞，會降低識別效果，導致識別問題。

四、自然環(huán)境變化

雨、雪、霧等影響光線可見度的天氣，車牌識別相機無法獲得清晰的圖像也會影響識別成功率。