1、更换摄像机或调整摄像机角度
建议车辆调整车辆前部再进入识别区域，以便可以抓取到高清的车牌照。智能车牌识别系统相机的水平角度应保持在15度和20度之间。具体细节需根据现场环境调整车牌拍摄机的角度。
2、增加减速带
当车速过快的时候，容易掉帧，识别不出来，所以可以看到大部分厂家的处理方法就是，加一个减速带。
3、增加辅助相机
如果车道越宽的话，车牌识别相机对车牌抓拍的准确率就会越低。一般来说车道设计在3米宽左右Zui为合适。过窄车辆通行不便，过宽就会导致车牌角度过大。(车道宽度建议增加辅助相机)
4、增加补光灯
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出来，智能车牌识别系统识别率会降低，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。
车牌识别一体机具有一体化摄像机，与传统摄像机相比，一体化摄像机体积小巧、美观，安装、使用方便，监控范围广、等优点，智能车牌识别系统具有性能、多功能、高适应性、强稳定性等特点。
首先对采集到的车牌图像进行预处理是车牌识别系统中一个重要环节，经过预处理后的不但能去除图像噪声、提高图像质量，降低其对车牌识别过程中的不好影响，还可以降低智能车牌识别系统占用内存空间，提高识别速度。
其次车牌识别的第1步是车辆图像获取，根据图像采集设备不同可以分为两类，使用照相机采集的静态图像和使用摄像机采集的视频图像，对图像质量要求较高的系统则会使用照相机作为采集设备，对于实时性要求较高的车牌识别系统通常采用摄像机作为采集设备，如高速检测系统。目前国内的高速公路监控系统已经淘汰了相机，转而采用高清摄像机。
第二图像分割是数字图像处理和现代图像处理的核心技术，在对图像的研究中，前景对应着图像中具有独特信息的区域。在车牌识别中就是为了分析图像中的车牌信息，因此需要从图像中把车牌区域分离出来，智能车牌识别系统，图像分割就是通过一系列算法将车辆图像的车牌信息与背景分离的过程。
第三车牌识别技术的核心在于车牌定位、字符分割和字符识别三个阶段。不同的车牌识别技术算法差异主要集中在这里。其中车牌定位算法和字符分割算法主要应用了数字图像处理的图像预处理和图像分割的知识，而字符识别算法主要涉及模式识别技术。
车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。
1、车牌识别分析识别模式：
硬识别系统：采用视频流分析识别，对监控范围内的视频流进行全天候实时分析；
软识别系统：图片分析识别，对到达特定范围内的车辆进行拍照，再对照片进行分析；当车辆位置不佳时，识别易出错。
2、触发识别方式：
硬识别系统：地感和视频触发可选，不需增加检测设备，无需破坏地面或增加工程，24小时采集图像。
软识别系统：地感、红外等外设车辆检测设备触发；需要一定的工程量。
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