停车场智能车牌识别系统的识别率？

现在，因为高清智能车牌识别系统可以使车辆进出泊车场时，不用停车刷卡就可以完结进出和外来车收费，加立刻车辆通行速度，省去了卡片处理的工作，一同减少了处理人员的开支，所以被广泛应用在各大泊车场中。但是车牌识别有时往往会出现辨认差错的状况，怎样处理这一疑问然后前进识别率呢？

从外因上看，影响车牌识别率的要素首要有视点改换、光线、遮挡、比例、形变、布景凌乱等。

智能车牌识别系统运用在泊车场中首要有道闸，车辆检测器，高清车牌抓拍相机，电子显示屏，控制中心等构成。通过高清车牌抓拍相机对进出口车辆车牌进行抓拍，提取前后图像的对比，区分是不是对该车辆进行放行。由此可见，车牌识别停车场系统对悉数系统的恳求很高，一同外界环境对识别率也会有很大影响。

对于设备车牌识别停车场系统的停车场，影响其识别率的要素首要有三点，

第一、要保证泊车场环境光线要满意明亮，对于光线较暗或者是夜间的时分，应当恰当添加一些补光设备；

第二、保证进出泊车场的车辆车车牌要完好无损，这么就可以保证对每辆进进场的车辆车牌都可以进行抓拍；

第三、保证车牌识别方位，车牌象素的大小，不低于 佳车牌象素的大小；

所以，优化辨认环境，下降环境的凌乱程度以及通过辅佐方法减缓车速等都可有用前进车牌识别率。

从内因上看，车牌识别系统的基础是车牌辨认算法，而车牌识别算法由空间凌乱度和时刻凌乱度来构成，分为五种不一样的特性：

1、输入项即具体的车牌图像；

2、输出项即车牌的识别效果；

3、有穷性即算法的演化进程是有限的，不可能无限制的演算；

4、得当性即算法的每一个演算过程多有得当的界说；

5、可行性即车牌识别的效果。

通过优化以上五项特性，从根本上优化车牌识别算法是前进车牌识别率的一个 有用的方法。