如何提高车牌识别系统识别成功率

   车牌识别系统在停车场管理中现在被普遍应用,但是车牌识别由于其固有的原因,总有识别不成功的时候,那么在安装停车场管理系统时,是否有可以提高识别成功率的方法呢,肯定是有的,对于安装车牌识别停车场系统的停车场，影响其识别率的原因主要有两点，第一、要保证停车场环境光线要足够明亮，对于光线较暗或者是夜间的时候，应该适当增加一些补光设备；第二、保证进出停车场的车辆车牌照要完好无损，这样就可以保证对每辆进出场的车辆车牌都可以进行抓拍。因此，避免识别环境的复杂程度以及通过辅助手段减缓车速等都可有效提高车牌识别率。                     

 从外因上看，影响车牌识别率的因素主要有视点变换、光线、遮挡、比例、形变、背景复杂等。

   1.提高图象的清晰度:只有在图像聚焦清晰的情况下，识别结果才能达到比较满意的效果。当图像中的车牌大小为150X40点阵时，字符不易粘连，利于切分，且切分后的字符特征较明显，利于识别。

   2.车速对图像的影响?我国采用的PAL制视频标准规定为每秒25帧图像(每帧图像之间的间隔为40毫秒)。假若摄像机镜头的景深(图像清晰范围)为1.0米。对于90公里/小时(0.001 * 3600 / 0.04 = 90 )的车速，摄像机只能采集到1帧的清晰图片。为了得到更多的清晰图像，应设法增加景深，具体办法是加大镜头，减小CCD摄像机的尺寸.

  3.采用移动检测技术:当图象中的变化达到一定量时，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，一般只适用于5-20公里的车速，否则漏检率很高;光线的阴影、抖动的树支、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使用，因为图像总是在抖动，相当于总是有移动物体。有些系统可能针对这些现象做了一定的处理，但只能说是有所改进而已，无法回避事实。

 4、 保证获得合适的图片，比如角度合适，车牌光线合适，车牌图片够清晰；　
 5、 让一套车牌识别软件适应多个路口环境；

 6. 相机的安装角度等问题.

从内因上看，车牌识别系统的基础是车牌识别算法，而车牌识别算法由空间复杂度和时间复杂度来组成，分为五种不同的特性： 

1、有穷性即算法的演变过程是有限的，不可能无限制的演算。 

2、确切性即算法的每一个演算步骤多有确切的定义。 

3、输入项即具体的车牌图像。 

4、输出项即车牌的识别结果。 

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提高车牌识别率的一个方法。

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