智能车牌识别系统常见的故障问题以及解决方法。
1、图像输出不来
出现这种情况先应该进行下面几项检查：摄像机是否有图像数据输出;镜头驱动线是否断裂或者连接正确。摄像机与控制板的连接线是否连接正确。识别系统是否有图像输出，检查视频线是否接入识别器模拟视频输入接口等。
2、过车显示“无”
此类故障多数是因为图像输入方面的原因。先检查车牌识别摄像机是否正常，图像是否清晰,位置是否有移动。对于监控摄像与车牌识别摄像分开的车道，可将接入识别仪的视频头接在字符叠加器上，观察图像是否正常，并调整摄像机。
3、车辆过抓拍线圈，软件无任何反应。
该类故障原因主要是工控机未收到触发信号，车牌识别主机及收费软件均未工作。此类故障请参见线圈及抓拍检测器维修过程。
4、软件显示“正在获取”。
该类故障原因主要是工控机与车牌识别主机通讯方面的原因。先检查车牌识别仪是否正常开启，并供电。其次检查车道网络是否正常。后请联系统监控中心对车道配置文件进行检查。
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系统组成
智能车牌识别系统+收费管理系统
1、智能车牌识别系统
车牌识别模块属于纯软件识别方式，系统可根据车辆全景图片及特征图片，完成车辆特征的判断，结合触发机制，系统提供车辆行驶方向、经过时间、地点、车辆类型、号码等基本信息。
车牌识别模块技术参数
①、视频触发捕获率：
区域内对5km/h～160km/h行驶的车辆图像捕获率达99%以上。
②、车辆号牌识别准确率：
白天车辆号牌识别准确率大于95%；夜间车牌识别准确率90%以上。
③、捕获类型：
可识别02式牌照（GA36.1-2001）；牌照（GA36-92）；军照；警照；照；港澳车内地牌照；车辆等牌号。如出现新型车辆牌号，系统建设单位应免费升级软件。
⑤、颜色识别
系统对彩色（要求颜色）及黑白的颜色（不要求颜色）均能有效的识别。
⑥、升级
车牌识别模块可以动态地添加一些新的汉字，以提高程序的健壮及包容性，并且可以通过后台服务器进行升级。
2、收费管理系统
ParkWatch-2010感应式智能停车场系统采用车牌识别系统开发研制而成，它将计算机视觉技术、网络系统技术、机械、电子自动化设备、计算机以及智能卡技术有机的结合起来，从而对各类出入车辆进行有效的管理。
由于自然环境比较复杂，条件导致采集到的图像背景复杂的身体本身，如汽车制造商标志、车身广告、人格者涂鸦的身体如在日常生活中的导游停车场停车诱导系统，在一些可以看到一个大型停车场路口停车显示，屏幕会在停车场的其余部分显示多少车位。
近年来，车牌识别系统的技术日趋成熟，并在很多地方得到了应用。在停车场管理系统中，应用了识别、蓝牙识别和的视频车牌识别系统。科学技术的发展是为了造福人类，给人们带来方便、舒适的生活。
为什么智能停车场管理系统建立社区，据安泰访问，在我的住宅停车场部分仍采用传统的人工管理方法，车辆进出仍然需要管理员手动开启。
智能车牌识别系统帮助机场停车场和T2航站楼的引入，前几天，很多来到机场的旅客发现，当进入机场停车场处时，没有停车证，而是直接进入停车场。开车离开停车场时。
车牌识别系统如何引导智能停车管理的时代？对国内停车场管理系统近几年的市场需求进行了分析，初步估算了2014的停车需求将达到30亿元以上。
该系统可以全天工作，不中断，不疲劳，低误码率.，它能适应高速行驶的车辆,能在不影响正常交通的情况下完成车辆运动过程中的任务.司机不会意识到高度隐私.该系统的应用将大大提高执法效率。
智能车牌识别系统技术结合测速设备,可用于惩罚车辆超速,常用于高速公路.具体应用是:在道路上设置车速点,捕捉超速车辆,识别号,并将车辆的号和图片发送到各个出口.在每一个设置中,处罚与智能识别的车辆牌照识别设备和号码,并已收到的数量超速车辆,一旦号码是相同的执法通知警告装置。
与传统的超速方式相比,该应用可以节省警力,降低执法人员的强度，而且、隐蔽,驾驶员需要时刻提醒自己不要超速行驶,大大减少了超速行驶。
车辆出入管理,智能车牌识别设备安装在内外,记录车辆的号、存取时间，并结合自动门、栏杆机控制设备,实现车辆的自动管理.在停车场,可以自动计时收费,自动计算停车位数,并计算提示时间.停车费的自动管理可以节省人力,提率。
利用摄像头采集图像，同时实现所有前端基本视频信息的采集、识别和人工图像取证判别，可以为未来智能交通系统工程接口预留前景。
红外光路是利用反射和红外光学特性，利用红外摄像机采集车辆的灰度图像，由于红外的特性，车辆几乎只能在图像中看到，然后用黑白图像处理的方法来识别。在950nm红外照明装置可以捕捉到一个好的反光图像。因为红外光不是可见光，所以它不会对驾驶员产生视觉冲击。
此外，红外照明器提供恒定的光，所拍摄的图像是相同的，无论它是亮的或黑暗的小时的。的例外是白天，有时会看到一些许可证的细节，因为晴天时太阳光的影响。使用红外灯的缺点是捕获的图像不是彩色的，不能获得车辆图像，严重依赖于的反光材料。
车牌识别系统的采集单元会自动的对图像影像进行预处理，完够定位出车辆的位置，然而再把识别出来的字符进行分割再进行对比，然而组成号的输出。能识别输出步骤通常会有以下几点：
车辆检测：可采用地线圈检测、检测技术、红外检测、视频检测等多种方式感知车辆的经过，而且还触发摄像机对车辆进行抓拍采集。
图像采集：经过摄像抓拍主机对通行车辆实时采集、不连续记载。
预处置：自动曝光、自动白均衡、噪声过滤以及边缘加强、伽马校正、比照度调整等。
定位：在经过图像预处置之后对图像进行行列扫描确定区域位置。
字符的分割：在图像中定位出车辆的所在区域后，经过第二值化和灰度化的处理能够准确定位到字符区域，然后依据字符尺寸特征来进行字符分割。
字符辨认：对分割后的字符缩放、特征提取，与字符数据库模板中的规范字符表达方式停止匹配判别。
结果输出：将辨认的结果以文本格式输出。
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。
车牌自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备（监测车辆是否进入视野）、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机（如计算机）等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些车牌识别系统还具有通过视频图像判断是否有车的功能称之为视频车辆检测。一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分(如图1所示)。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。车牌识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。
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