『壹』 車牌識別識別效果不好特別是晚上不識別，有辦法解決嗎
晚上不識別，第一要確定識別相機是否正常，光圈焦距是否調到合理，補光燈是否補光到位主要產生可能是這些原因。
車牌識別系統(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是計算機視頻圖像識別技術在車輛牌照識別中的一種應用。車牌識別在高速公路車輛管理中得到廣泛應用，電子收費（ETC）系統中，也是結合DSRC技術識別車輛身份的主要手段。
車牌識別技術
結合電子不停車收費系統（ETC）識別車輛，過往車輛通過道口時無須停車，即能夠實現車輛身份自動識別、自動收費。
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的車輛（如月卡車、內部免費通行車輛），建設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。
『貳』 車牌識別系統識別率低怎麼解決
車牌識別系統識別率低的影響因素及解決方法：
1.受車輛行駛速度影響
車牌識別的相機會從連續播放的圖片里選出其中的一張作為輸出畫面，然後在其中選取不同的幀數作為識別圖片，從而達到視頻識別的效果，所以這樣就會出現當車速過快時，容易掉幀，識別不出來的情況，這種情況下大部分車牌識別系統廠家是通過添加一個減速帶來解決。
2.車牌識別系統演算法的精準度
想提高車牌的識別率，對於車牌識別系統的演算法精準度要求會很高。目前市場上的車牌識別攝像機都會有自己的演算法，但車牌識別攝像機在不同的環境條件下會受到影響，所以環境對車牌識別有很大的影響。
3.受天氣環境影響
當車牌識別攝像頭在室外使用時，太強的光線會導致車牌反射，識別率會降低，並且夜間因缺乏照明需要輔助照明。其次是遇到大雨，大雪等天氣，車牌識別率也會比平時略有下降。
4.受車牌識別攝像機安裝位置影響
通常建議車輛調整車輛前部再進入識別區域，以便抓取到高清車牌照。建議相機的水平角度應保持在15度和20度之間，更具體細節需根據現場環境調整車牌拍攝機的角度。
5.地感線圈埋設的位置及距離
地感線圈與道閘的距離不宜太近，太近會容易砸到車輛，並且會影響車牌識別率，距離保持在2-3米比較適宜。
6.進出口車道的寬度
車道越寬，車牌識別相機對車牌抓拍的准確率就會越低，一般來說車道設計在3米左右寬最為合適。過窄車輛通行不便，過寬就會導致車牌角度過大。(車道寬度建議增加輔助相機)
『叄』 車牌識別系統識別率低是怎麼回事
車牌識別系統的識別率現在的所提升了 基本上能達到99.58%了。車牌識別系統識別率低也有可能是硬體安裝的位置需要做些調整，晚上的識別率這點火眼臻睛的車牌識別系統做得還不錯，最好加個補光燈做鋪做。你用的是軟體識別個人覺得不如車牌識別一體機的穩定性來得高。
『肆』 怎麼提高車牌識別停車場系統的識別率
提高車牌識別停車場系統的識別率目前較為先進也是唯一的方法就是增加後車牌識別，保證原有車牌識別和後車牌識別的一致，道爾智控車牌識別停車場系統的正確性可以達到99.999%以上。
『伍』 晚上車牌不識別怎麼辦
現在市面上有些車牌識別系統出現實際使用效果差的情況，究其原因是一些停車場系統廠家沒有自主研發車牌識別系統的能力，只能外購車牌識別軟體，但是對於外購的車牌識別軟體的識別結果太差的原因不明所以，對提高識別率也就無能為力。要想解決識別不了的問題就要做到以下兩點。
一、感光部件對外部環境的處理
環境是影響車牌識別的主要因素，在採集車輛圖像時，由於環境光線變化劇烈，白天光較強、夜間較弱，面光與背光不同，上午和下午的光照方向也不一樣，抓拍圖像時受環境光線影響較大，車速過高、採集設備的動態范圍等都使成像質量難以得到有效保證。當識別演算法認為車牌達到了最佳成像位置時系統觸發系統開始拍攝，這對觸發設備的可靠性和響應速度都有較高的要求。所以要解決環境造成識別率低下的問題，還要靠攝像機的感光部件對外部環境的處理。
二、對圖像預處理
車牌定位之前一般要對圖像做預處理，然後再進行車牌的定位、分割、識別等部分。由於得到的車牌圖像可能含有較多雜訊，或圖像對比度不強、車牌被部分遮擋、車牌處出現污點、變臟、模糊退色、有其它字元區域干擾、以及出現因運動產生的圖像模糊失真等情況，所以定位演算法實現起來有較多困難。對於字元分割，則可能存在光照不均、污跡嚴重、車牌傾斜、對比度小、牌照退色、牌照字元粘連等不利因素，這樣就需要研發與之適應的演算法。如演算法能適應各種復雜環境和有雜訊、車牌遮擋、車牌傾斜等狀況的話，那就可以大大提高車牌識別的概率。
『陸』 談談影響車牌識別率低的因素有哪些
車牌識別現在應用非常廣泛，有些情況下，效果往往不如意，現在我們來總結下，影響車牌識別識別率有哪些因素造成的，主要有內因和外因：
內因1：車牌識別攝像機像素不高，目前市面上大多是在200萬像素。也有少數使用的是130萬像素。
2：車牌識別相機在出廠設置沒有達到最理想狀態。
外因1：最主要是車場設備安裝的方案問題，這個也是我們多年經驗總結，若攝像機安裝的方位不對，這將大大影響識別的效果。可謂差之毫釐謬以千里。因為車牌識別對歡迎要求比較高，在一些標准通道來說效果一般都問題不大，但是每個現場都有自己的特殊性，不能確保每個現場都那麼標准，基本都有差異化。這個最好找專業性的人員幫你參考。
2：夜間識別應該也是一大問題，這個問題主要涉及到時補光燈，攝像機是模擬人眼的，當光線不足的情況下，識別率還是不行。光照不但要考慮到光照強度，還要考慮到光照方位，能不能給車牌清晰的補光。否則，識別效果還是很差。
3：人為的因素，這些主要就是外因了，這些就是在管理上解決的。比方說，有司機喜歡開快車，當在車牌識別識別區的時候，一晃就過去了，還是識別不到，有些位置，司機過早的打方向，攝像機都沒辦法捕捉到車牌，還是一樣的識別不到。等等，這種因為司機原因識別不到也很多。
4：天氣因素，在惡劣天氣，特別是大暴雨的情況下，這些都是非常難識別的。
在整體上，有一些廠家做的還是不錯的，比如：優位停車，在現場經驗，還有產品本身，都很關鍵。想要達到理想的效果，必須全面的去把控每個細節。才能做到最好的識別效果。
『柒』 車牌識別識別率低是咋回事
過去大半年補充一些問題，以下：
其實目前的產品識別產品對於識別率來說，已經完全可以達到99.5%以上，也就是目前在各個場景中已經滿足需求，但是為什麼有些用戶還是感覺識別率低呢？
其實是施工安裝調試不專業的問題，比如
方案設計不合理，本該需要兩個相機的場景安裝了一個相機。
本該安裝兩側，只安裝了一側。
調試識別距離不合理。
所以還是尋找專業的產品供應商以及工程商。
以下原答案：
車牌識別識別率低有兩個因素：
外部因素：大角度、雨雪天氣、逆光、設置問題一般就這幾個問題。
內部因素：就是相機本身的問題了，比如使用的相機品牌識別率本身就有問題。或者是之前的老產品。
目前來說，大部分車牌識別相機廠家的產品都能保持在95%以上。但是對於特殊場景，每個廠家都有自己的優勢。
這是我們的車牌識別系統在夜間下雨天氣的的效果
『捌』 燈光導致新能源車牌老是識別錯誤咋辦
x先把燈光位置調整後再識別
1.現象：攝像機網路不通，車牌識別主板網路不通；
可能原因：網線是否接好，檢查網口和交換機的指示燈是否正常；設備IP地址是否跟電腦IP在同一個網段內；
解決辦法：更換網線，重新打水晶頭；修改設備IP地址，或者電腦IP地址；
2.故障現象：在線監控識別，離線識別沒有反應；故障原因：攝像機到主板485AB線接錯；攝像機輸出埠選擇錯誤；攝像機輸出波特率選擇錯誤。故障排除方法：攝像機485AB線必須一一對應主板；攝像機輸出埠必須是RS485A-1;攝像機輸出波特率為4800
3.故障現象：車牌識別攝像機模糊，看不清車牌；故障原因：攝像機焦距沒有調好；攝像機玻璃面有污垢；故障排除方法：在IE端調節畫面的清晰度，調節時可以點擊一下放一下，調清晰為止。
4.故障現象：車牌識別率低；故障原因：攝像機擺放位置、角度不對；車牌成像的像素過低或者過高；故障排除方法：車牌成像一定要盡量水平；如果遇到T字型路口，加裝兩個攝像機；調節變倍。調到合適車牌大小。
『玖』 新能源車牌識別率低，有辦法解決嗎
新能源車號牌相對於傳統號牌，車牌寬度增加了4厘米，號碼多了一位，中間還有一個新能源標識。識別起來的話注意這幾點也相比來說容易，有新的也可以來3月份的長春新能源汽車展來看看
『拾』 新能源車牌識別率低怎麼辦
一般新的攝像機都具備識別新能源車牌的功能，舊的攝像機可以通過升級包升級從而實現識別新能源車牌。
軟體有時也會犯錯，有可能拍的照片是對的，但字元識別出現了問題，又或者是在出口處調用號牌記錄的時候產生錯誤，這樣的情況也是有的。
公安部交管局近日發布的數據顯示，截至今年6月底，全國機動車保有量達3.19億輛，其中，新能源汽車保有量達199萬輛，大量新能源汽車專用號牌投入使用。在如此巨大的新能源車使用環境下，配套設施不僅僅是充電樁這個必需品，還在實際用車的方方面面。
在「車輛檢測-圖像採集-預處理-車牌定位-字元分割-字元識別-結果輸出」這個過程中，導致新能源號牌出現無法識別或識別錯誤的情況，主要是新能源汽車號牌號碼由5位升為6位，車牌識別系統在識別過程中，識別演算法是以普通車牌5位的演算法，所以常常出現最後一位車號辨識失敗或錯誤的情況。
其實這個問題也很好解決，只需要升級系統就可以了，由車牌識別廠家對系統演算法進行升級。大多數廠家本身對此演算法的升級已經完成，現在要做的就是將新演算法導入到已經在使用的各個停車場系統中。對於已生產而未出廠的設備，也需要重新升級或在安裝過程中進行升級，避免此類情況出現。
