采用计算机视觉技术识别车牌的流程通常都包括车辆图像采集，车牌定位，字符分割，光学字符识别，输出识别结果5个步骤。车辆图像的采集方式决定了车牌识别的技术路线。国际ITS通行的两条主流技术路线是自然光和红外光图像采集识别。自然光和红外光不会对人体产生不良的心理影响，也不会对环境产生新的电子污染，属于绿色环保技术。

几乎每家都宣称拥有高辨识率，但为了避免事后因为双方对产品认知有差异，而将运作不良的责任互相推托，用户在采购车牌辨识系统时，不妨要求实地测试，而且测试时间较好超过两个礼拜，园区车牌号码识别公司，比较能判断辨识结果是否"言过其实"。因为台湾是一个多变的环境，两个礼拜应该可以对于场域可能影响辨识率的情形，大约掌握了八成，如果只是测一天、甚至几个小时，是无法了解的。

另外，车牌辨识既然是"系统"，当中软硬件架构的好坏，园区车牌号码识别价格，当然会影响"呈现的结果"。至于什么样的软件跟硬件，适合什么样的环境，这就必须因环境而异，因为不同的应用环境，对于辨识率的要求未必相同，而这就必须靠经验累积。

尽管市场上有林林总总的车牌辨识系统，用对产品与架构，可以省去很多的冤枉钱跟时间，但更重要的是，工程商与系统整合商需要多方配合及了解，而不是一味的只看重某厂牌比较好、比较便宜，凡事货比三家不吃亏。

车牌识别系统识别率低的影响因素及解决方法：
1.受车辆行驶速度影响

车牌识别的相机会从连续播放的图片里选出其中的一张作为输出画面，园区车牌号码识别，然后在其中选取不同的帧数作为识别图片，从而达到视频识别的效果，所以这样就会出现当车速过快时，容易掉帧，识别不出来的情况，这种情况下大部分车牌识别系统厂家是通过添加一个减速带来解决。

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