车牌识别系统采用高度模块化的设计，将车牌识别过程的各个环节各自作为一个独立的模块。
车牌识别模块
在车牌识别系统中，通常采用多种识别模型相结合的方法来进行车牌识别，构建一种层次化的字符识别流程，车号识别系统，可有效地提高字符识别的正确率。另一方面，智能车牌识别系统，在字符识别之前，使用计算机智能算法对字符图像进行前期处理，不仅可尽可能保留图像信息，而且可提高图像质量，提高相似字符的可区分性，保证字符识别的可靠性。
影响车牌识别效果的原因
地感线圈埋设的位置，距离
地感线圈与道闸的距离不要太近了，一是容易砸到车辆，第二会影响车牌识别率，距离保持在2-3米。
车牌识别算法
想提高车牌的识别率，车牌识别系统的算法就必须准确强大。现在的车牌识别摄像机都会有自己的算法，但车牌识别摄像机在不同的环境条件下会受到影响，舟山车牌识别，所以环境对车牌识别有很大的影响。
天气环境影响
当车牌识别摄像头在室外使用时，太多的光线会导致车牌反射，识别率会降低，并且夜间缺乏照明需要辅助照明。其次遇到大雨，大雪等天气，车牌识别率会比平时略有下降。
车牌识别系统采用高度模块化的设计，将车牌识别过程的各个环节各自作为一个独立的模块。
车辆检测跟踪模块
车辆检测跟踪模块主要对视频流进行分析，判断其中车辆的位置，对图像中的车辆进行跟踪，并在车辆位置刚好的时刻，记录该车辆的特写图片，车牌识别停车场系统，由于加入了跟踪模块，系统能够很好地克服各种外界的干扰，使得到更加合理的识别结果，可以检测无牌车辆并输出结果。
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