高清車牌識別系統(tǒng)是計算機(jī)視頻圖像識別技術(shù)在車輛照識別中的一種應(yīng)用，現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于停車場、高速路口、收費(fèi)通道等場所。在使用的過程中，車牌識別系統(tǒng)難免會出現(xiàn)一些故障問題，下面高清車牌識別系統(tǒng)廠家云停智能，詳細(xì)為您介紹一些常見的故障問題以及解決方法。

　　1、圖像輸出不來

　　出現(xiàn)這種情況首先應(yīng)該進(jìn)行下面幾項檢查：攝像機(jī)是否有圖像數(shù)據(jù)輸出;鏡頭驅(qū)動線是否斷裂或者連接正確。攝像機(jī)與控制板的連接線是否連接正確。識別系統(tǒng)是否有圖像輸出，檢查視頻線是否接入識別器模擬視頻輸入接口等。

　　2、過車顯示“無車牌”

　　此類故障多數(shù)是因為圖像輸入方面的原因。首先檢查車牌識別攝像機(jī)是否正常，圖像是否清晰,位置是否有移動。對于監(jiān)控攝像與車牌識別攝像分開的車道，可將接入識別儀的視頻頭接在字符疊加器上，觀察圖像是否正常，并調(diào)整攝像機(jī)。

　　3、車輛過抓拍線圈，軟件無任何反應(yīng)。

　　該類故障原因主要是工控機(jī)未收到觸發(fā)信號，車牌識別主機(jī)及收費(fèi)軟件均未工作。此類故障請參見線圈及抓拍檢測器維修過程。

　　4、軟件顯示“正在獲取車牌”。

　　該類故障原因主要是工控機(jī)與車牌識別主機(jī)通訊方面的原因。首先檢查車牌識別儀是否正常開啟，并供電。其次檢查車道網(wǎng)絡(luò)是否正常。后請聯(lián)系統(tǒng)監(jiān)控中心對車道配置文件進(jìn)行檢查。

車牌識別技術(shù)對智慧加油站的重要性無需贅言，使用車牌識別相機(jī)采集車輛信息，與車主綁定，從而實(shí)現(xiàn)無感車牌支付、人臉支付等智能支付體驗。

當(dāng)前市面上常見的無感支付主要有三種類型，分別是車牌付、人臉付、車載系統(tǒng)支付。其中車牌付是目前較為常見的方式，也是目前應(yīng)用為廣泛的無感加油支付方式。

車牌付：車主先在平臺綁定車牌、支付方式及油品，車輛進(jìn)入無感通道，由裝在指位置的車牌識別相機(jī)抓拍車牌號，油站傳輸加油金額給予平臺，加油員提槍加油，完成后車輛離場。

車牌識別難點(diǎn)：車牌識別相機(jī)在定車道定向安裝，識別率上要求較高，容易漏車，難以實(shí)現(xiàn)油槍綁定。

像主打智慧油站營銷增值系統(tǒng)、智慧油站零售管控系統(tǒng)的喂車車， 也是使用智能車牌識別相機(jī)在現(xiàn)場油站采集車輛信息，從而建立起完善的信息數(shù)據(jù)庫。

車牌識別系統(tǒng)(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是計算機(jī)視頻圖像識別技術(shù)在車輛照識別中的一種應(yīng)用。車牌識別在高速公路車輛管理中得到廣泛應(yīng)用，電子收費(fèi)(ETC)系統(tǒng)中，也是結(jié)合DSRC技術(shù)識別車輛身份的主要手段。

車牌識別技術(shù)要求能夠?qū)⑦\(yùn)動中的汽車照從復(fù)雜背景中提取并識別出來，通過車牌提取、圖像預(yù)處理、特征提取、車牌字符識別等技術(shù)，識別車輛牌號、顏色等信息，目前新的技術(shù)水平為字母和數(shù)字的識別率可達(dá)到99.7%，漢字的識別率可達(dá)到99%。

在停車場管理中，車牌識別技術(shù)也是識別車輛身份的主要手段。建設(shè)的《停車庫(場)車輛圖像和號牌信息采集與傳輸系統(tǒng)技術(shù)要求》中，車牌識別技術(shù)成為車輛身份識別的主要手段。

車牌識別技術(shù)結(jié)合電子不停車收費(fèi)系統(tǒng)(ETC)識別車輛，過往車輛通過道口時無須停車，即能夠?qū)崿F(xiàn)車輛身份自動識別、自動收費(fèi)。在車場管理中，為提高出入口車輛通行效率，車牌識別針對無需收停車費(fèi)的車輛(如月卡車、內(nèi)部免費(fèi)通行車輛)，建設(shè)無人值守的快速通道，免取卡、不停車的出入體驗，正改變出入停車場的管理模式。

直接法一般有圖像處理技術(shù)，傳統(tǒng)模式識別技術(shù)及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。

1)圖像處理技術(shù):運(yùn)用圖像處理技術(shù)解決汽車牌照識別的研究早始于80年代，但國內(nèi)外均只是就車牌識別中的某一個具體問題進(jìn)行討論，并且通常僅采用簡單的圖像處理技術(shù)來解決，并沒有形成完整的系統(tǒng)體系，識別過程是使用工業(yè)電視攝像機(jī)拍下汽車的工前方圖像，然后交給計算機(jī)進(jìn)行簡單的處理，并且終仍需要人工干預(yù)，例如車輛牌中省份漢字的識別問題，1985年有人利用常見的圖像處理技木方法提出漢字識別的分類是在抽取漢字特征的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，根據(jù)漢字的投影直方圖選取浮動閉值，抽取漢字在豎直方向的峰值，利用樹形查表法進(jìn)行漢字的粗分類;然后根據(jù)漢字在水平方向的投影直方圖，選取適當(dāng)閉值，進(jìn)行量化處理后，形成一個變長鏈碼，再用動態(tài)規(guī)劃法，求出與標(biāo)準(zhǔn)模式鏈碼的距離，實(shí)現(xiàn)細(xì)分米完成漢字省名的自動識別。

2)傳統(tǒng)模式識別技術(shù)。傳統(tǒng)模式識別技術(shù)指結(jié)構(gòu)特征法，統(tǒng)計特征法等。90年代，由于計算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展，開始出現(xiàn)汽車照識別的系統(tǒng)化研究。1990年AS.Johnson等運(yùn)用計算機(jī)視覺技術(shù)和圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)了車輛照的自動識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)分為圖像分割、特征提取和模板構(gòu)造、字符識別等三個部分。利用不同閩值對應(yīng)的直方圖不同，經(jīng)過大量統(tǒng)計實(shí)驗確定出車牌位置的圖像直方圖的閩值范圍，從而根據(jù)特定閩值對應(yīng)的直方圖分割出車牌，再利用預(yù)先設(shè)置的標(biāo)準(zhǔn)字符模板進(jìn)行模式匹配識別出字符。