车牌不识别怎么处理，电动汽车电子竿不识别号牌怎么处理
来源：整理 编辑：安防经验 2024-10-27 05:26:07
1，电动汽车电子竿不识别号牌怎么处理
一般情况下需要重启一下就可以了，不行的话需要系统重新升级，是一台不能识别还是全部不能识别，全部不行那是摄像机问题了
2，目前的车牌识别系统是怎么处理无牌车的
目前的车牌识别系统一般不能精确区分无牌汽车和其他无牌车辆，但是易泊车牌识别系统掌握核心算法，运用车型识别研究，即将能够实现准确判别无牌汽车，极端的讲，即便是三轮车挂个车牌都不会识别成真正的车辆。
3，车牌识别系统对跟车识别不了怎么处理
跟车识别不了可选个最佳识别效果的触发方式 ，南天瑞丰车牌识别系统建议选择虚拟线圈视频识别+地感线圈的识别方式，虚拟线圈是通过在视野范围内设置一个类似于地感线圈功能的区域,通过计算该区域内的灰度(或颜色)的变化而判断是否有车辆进入到区域中,当发现有车辆时启动触发。
4，车牌识别系统无法识别的原因有哪些
车牌自动识别系统不识别的原因很多的。比较常见的有图片像素宽度过大或过小；图片模糊看不清；也有可能是别的原因，具体问题还得要看你的现场情况而定的，你们那里没有售后技术支持么？求助他们的售后支持啊。像我们用的火眼臻睛的车牌识别系统有专业的售后技术支持的，有什么问题他们远程帮你解决，如需现场调整的他们也会派技术人员过来的，识别率也还不错。挺赞的！ 真心话。车牌脏了就认不出来，场地的设备如果坏了，比如摄像头不清晰、电脑、电路有问题，都识别不出来
5，安装的智能车牌识别系统突然不识别了是什么原因
车牌识别系统偶尔会出现不抬杆的现场，一些使用人员认为是设备的问题，其实有时是一些简单的使用问题，稍做处理即可解决。那么一般遇到类似问题应该怎么判断问题的原因，又应该怎么处理呢？西安百成电子科技有限公司技术人员总结了以下几点，希望能对大家有所帮助：（1） 摄像机电源或者电路未连接好，检查电源输入或断电重启；（2） 未启用车牌识别设置；进入系统配置，在入口和出口设置里勾选车牌识别选项；（3） 摄像机识别角度和范围超出识别区域；手动调整摄像机角度和范围；（4） 车牌无权限；添加人事信息并授权，外来车辆不需添加；（5） 月卡用户已过有效期，需要延期续费；（6） 车辆入场经过地感线圈后又被出口摄像机识别，实时信息显示车辆已出场；进入客户端系统设置，修改出入口重复识 别抓拍间隔时间；（7） 两辆车入场或出场时距离太近，出现跟车情况；需要业主明确车牌识别产品在进出车辆时保持一定车距；（8） 入场时车牌未进入识别区域，由值班人员遥控起杆入场，等到出场时未能起杆；需要规范车辆进出流程和路线；车牌区域定位的困难3主要是来自于采集的图像，由于采集的车牌图像的多样性，并且采集图像时受到许多因素的影响，如雨天、大雾、光线等，使得有一些车牌图像质量出现不同程度的差异。
6，车牌识别程序的问题我也遇到了请问应该怎么解决
车辆牌照识别（LPR）系统是一个专用的计算机视觉系统，它能够自动地摄取车辆图像和识别车牌号码，可应用在公路自动收费、停车场管理、失窃车辆侦察、门卫系统、智能交通系统等不同场合。LPR系统的广泛应用将有助于加快我国交通管理自动化的进程。本实验完成车牌识别的系统流程1、预处理摄像时的光照条件，牌照的整洁程度，摄像机的状态（焦距，角度和镜头的光学畸变），以及车速的不稳定等因素都会不同程度的影响图像效果，出现图像模糊，歪斜或缺损，车牌字符边界模糊不清，细节不清，笔画断开，粗细不均等现象，从而影响车牌区域的分割与字符识别的工作，所以识别之前要进行预处理。预处理的包括：1）消除模糊——用逆滤波处理消除匀速运动造成的图像运动模糊2）图像去噪。通常得到的汽车图像会有一些污点，椒盐噪声，应用中值滤波3）图像增强自然光照度的昼夜变化会引起图像对比度的不足，所以必须图像增强，可以采用灰度拉伸，直方图均衡等通过以上处理，提高了图像的质量，强化了图像区域。2、车牌定位从背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图象中分割出来。由于车牌区域大部分为蓝色，根据这个特性可以定位到车牌区域，而对于蓝色车系来说，可以通过腐蚀的方法解决。具体算法流程完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。实验的汽车号牌识别系统是针对车牌为蓝底白字，7个字符水平排列的汽车车牌进行研究。有些光照条件不理想的图片，需要先进行图象增强处理，再进行车牌定位和分割，这样可以提高分割的成功率。色彩通道的车牌区域分割算法充分利用了车牌图象的色彩信息，简化了算法的实现，加快了图象的处理速度，具有较高的正确率，而且整个程序用MATLAB语言编程实现，运算速度快。但是也存在一些识别效果不是很理想的图片，这些图片需要做一些前提工作后才能识别出相应的字符。(2)车牌定位和分割中利用的车牌区域的宽度信息以及字符尺寸信息，是根据经验测算出来的；你用的谁家的车牌识别系统，可以去问问他们的售后人员。易泊就不会出现这样的问题。
7，停车场收费系统无法识别车牌号是什么原因 分析和解决办法 问
根据你描述的现象，摄像机画面正常，但是没有抓拍的图片以及识别结果，很可能是由于收费软件对摄像机上传过来的抓拍图片及识别结果调用出现中断错误导致的；可根据以下建议逐步排除：1、关掉收费软件，重启打开，再看看是否恢复？2、若1不可行，可检查收费软件中关于出入口摄像机的配置-设置项，是否一切正常？若正常，则将分别将摄像机，收费电脑断电重启？3、若前述重置步骤都不起作用，则将收费系统软件恢复或重装即可。要看该收费单位是使用的什么模式，如果是我们的产品，即使进入的时候没有自动识别，道闸不会开闸，如果开了闸要么是自动识别了，要么已经识别为特殊车（包含无牌车和拍照污损车），只要道闸开了，那你离场的时候肯定是必须缴费的，记录是一个不漏的。当然也有例外，我所接触的其它公司的有些即使入口道闸开了也会无任何记录，那么离场的时候就只有看收费员怎么收费了。成都凯斯高科专业车牌识别停车场系统供应商技术部希望回答能对你有所帮助。根据你描述的现象，摄像机画面正常，但是没有抓拍的图片以及识别结果，很可能是由于收费软件对摄像机上传过来的抓拍图片及识别结果调用出现中断错误导致的；可根据以下建议逐步排除：1、关掉收费软件，重启打开，再看看是否恢复。2、若1不可行，可检查收费软件中关于出入口摄像机的配置-设置项，是否一切正常？若正常，则将分别将摄像机，收费电脑断电重启。3、若前述重置步骤都不起作用，则将收费系统软件恢复或重装即可。停车场收费系统指通过智能停车场设备来满足停车场的管理和收费的这么一套综合系统。它是基本功能有进出口控制、计时收费、语言提示、中英文提示、车牌识别、实时监控等。也有如车牌自助识别、停车场自助收费、车位引导、区位引导、城市停车诱导等高级功能。高级功能一般只有大品牌的商家能实现。有卡消费模式（两个步骤）： 1. 进车：输入车位号》刷用户卡》保存卡片信息和进车时间。2. 出车：输入车位号》刷用户卡》自动计算费用并且扣费。前往百度APP查看回答你好，很可能是由于收费软件对摄像机上传过来的抓拍图片及识别结果调用出现中断错误导致的；可根据以下建议逐步排除：1、关掉收费软件，重启打开，再看看是否恢复？2、若1不可行，可检查收费软件中关于出入口摄像机的配置-设置项，是否一切正常？若正常，则将分别将摄像机，收费电脑断电重启？3、若前述重置步骤都不起作用，则将收费系统软件恢复或重装即可。更多2条
8，车牌自动识别系统不识别什么原因
车牌自动识别系统不识别的原因很多的。比较常见的有图片像素宽度过大或过小；图片模糊看不清；也有可能是别的原因，具体问题还得要看你的现场情况而定的，你们那里没有售后技术支持么？求助他们的售后支持啊。像我们用的火眼臻睛的车牌识别系统有专业的售后技术支持的，有什么问题他们远程帮你解决，如需现场调整的他们也会派技术人员过来的，识别率也还不错。希望采纳。不识别了有这么几个问题同业兴创为您解答，1，地感线圈没有给到信号，2.抓拍机内部出现问题，3.软件本身出现问题，看看基本设置里面有没有限制了抓拍识别。4、看看同业兴创车牌识别一体机内部接线端子是不是接触不好，供电电源是否烧毁。5、车牌的污垢太多也会影响识别的。车牌自动识别系统不识别的原因很多的。比较常见的有图片像素宽度过大或过小；图片模糊看不清；也有可能是别的原因，具体问题还得要看你的现场情况而定的，你们那里没有售后技术支持么？求助他们的售后支持啊。像我们用的火眼臻睛的车牌识别系统有专业的售后技术支持的，有什么问题他们远程帮你解决，如需现场调整的他们也会派技术人员过来的，识别率也还不错。挺赞的！ 真心话。车辆自动识别是建立在图像对比组件的基础上，利用摄像机拍摄车辆运行动态视频，然后采用先进的神经网络算法和模糊算法相结合，通过对视频流的采集和处理，完成车牌自动识别，自动进行车牌号码比较，并以文本的格式与进出场数据进行打包保存。 原理介绍：车辆自动识别系统对摄像机抓拍到的每帧图像都识别，并自动找到最佳识别效果的图像，应用这种方法可以很好地提高抓拍率、识别率，并且能够降低工程的施工难度。立林智能网络车牌自动识别正是基于这一思想，采用专有的技术，利用高速的识别算法核心对视频流进行逐帧的识别，即对单个车辆进行了多次识别，从而有效克服了现有车辆识别技术存在的许多缺陷。使用连续多帧识别，从工程的角度看，比单帧识别成功的机率要高很多，这是因为连续抓拍的图像的角度、光照不同，识别效果也不尽相同，从理论上讲，只要有一帧足够清晰的图像就有一个好的识别结果。立林智能网络车牌自动识别还采用先进的目标跟踪，以及识别结果最佳化等方法，来确保从车流中一个一个地甄别出序列化的车牌。 要实现对视频流逐帧识别，必须采用行之有效的高速识别算法，即神经网络算法和模糊算法相结合，否则无法达到实用的效果。对于常用的768×288高分辨率图像，立林智能网络车牌自动识别可以在3到10毫秒内完成全部的识别过程，并且在多个应用中实施了单台计算机多路的实时识别方案。 3．2．2 与其它识别系统的区别 目前，大部分公司在车牌识别方面是采用触发方法或移动检测方法来抓拍一帧图片进行识别，属于单帧图像识别，从工程上讲只有一次的识别机会，这种方式有较大的缺陷。 触发装置对图像的影响：在windows多任务系统中，任务的切换时间极不稳定，经过实测，这一时间从0到几百毫秒不等，当系统cpu占有率高时，任务的切换时间很长。而视频应用系统的cpu占有率都比较高。触发装置实际上是使用任务查询方式检测i/o端口的状态，当达到设定的条件时，捕捉图像。由于i/o端口状态的变化到检测有一定的延迟，使得捕捉的图像可能不是最清晰的，当车速较高时，这种情况更加明显。 触发方式不适用于车辆缉查：车辆缉查一般都不应该限制运行中的车速，否则影响交通。在高车速的情况下，摄像机只会有一幅清晰的图像出现，大部分都是模糊的，由于受任务切换时间的不确定性以及车型等影响，触发捕捉到的图像经常不是最清晰的，这势必严重影响车牌识别的准确性。 移动检测技术存在的局限性：当图像中中变化达到一定量时，将控制系统完成图像的捕捉及识别，这种移动检测技术对行车速度有比较大的局限，不能太快，也不能太慢，否则漏检率很高；光线的阴影、抖动的树枝、车载系统中发动机的抖动及运行时的抖动都会引起误检；即使正确检出车辆，其检测位置也不一定是车牌最清晰时的位置；车流太密时，漏检也很明显。实际应用时垃圾记录太多，工作人员的校队工作量大，效果很不理想，没有实用价值。这种系统更无法在运行的警车内可靠使用，因为图像总是在抖动，相当于总是有移动物体。
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