车牌识别技术大大提高了停车效率，但导致车牌识别失败的原因有哪些呢

车牌识别技术大大提高了停车效率，但导致车牌识别失败的原因有哪些呢

车牌识别技术是目前智能交通中重要的环节之一，通过车牌提取，图像预处理，特征提取等一系列技术，从而正确识别车牌号。但是由于硬件以及其他因素影响，导致车牌识别的正确识别率只能达到95%左右，这也让无人值守，无感支付遇到了极大的阻力。
在日常的车辆进出管理过程中，除了车牌识别设备的频繁使用造成的不断老旧，反应延迟外，还有什么因素在影响着车牌识别的成功率呢？
一：车辆本身的外观设备老旧
车辆老旧，导致车牌外观磨损，车牌掉漆严重，从而无法被准确识别。
二：车牌识别机摆放位置不对
一开始进行安装的车牌识别一体机的摆放位置不对，会造成车牌无法进入识别范围内，进而不能被正确识别。
三：车速过快
车辆如果行驶过快，会导致摄像机无法准确捕捉到车牌图像，影响成功率。
四：恶劣自然环境
遇到大雨，大雪等恶劣天气的话，会让车牌头像变模糊，影响识别。
五：妄图快速跟随前车进出
一般而言的车辆识别只支持一车一杆，在起杆落杆的时候也会有时间间隔，在这期间后车想快速进出的话，系统是无法识别的。
六：地感线圈埋设的位置和距离
如果线圈和道闸距离过近，会砸到车辆甚至会影响车牌识别，所以距离最好有个2到3米的间隔。
七：车牌识别的算法机制问题
如果以上问题已经避免但是仍旧无法识别的话，有可能就是识别的算法机制问题了。现在每套管理系统都会有自己的算法机制来识别车牌，不同的系统会有些不一样，从而会导致不同的情况发生。
在传统的图像识别处理中，很多图像特征都是人为设定的，这就不免在实际应用中让各种车类的特征提取遇到些许不便。但是相信通过未来人工智能技术和深度学习技术的发展，车牌的正确识别率会有较大的提升。
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