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车牌识别系统主要由以下几个部分组成：
1. **数码相机（或摄像头）**：这是车牌识别系统的核心部分，它负责捕捉车辆的图像信息。这种摄像头通常安装在停车场的入口或高速公路的收费站，能够实时捕捉到每一辆经过的车辆的图像。
2. **图像采集卡**：图像采集卡与摄像头紧密配合，负责将摄像头捕捉到的模拟图像信号转化为数字图像信息，以便后续处理和分析。
3. **照明设备**：照明设备为车牌识别系统提供足够的光线，确保在不同环境光条件下，摄像头都能捕捉到清晰的车牌图像。
4. **计算机及图像处理软件**：计算机搭载的图像处理软件，负责对采集到的车牌图像进行预处理（如二值化、去噪、边缘检测等），定位车牌位置，并进行字符分割与识别。通过算法（如Otsu自适应阈值算法和svm模型）的应用，软件能够准确地识别出车牌号码。
5. **数据库**：数据库用于存储和管理识别出的车牌号码信息，便于后续查询、检索和数据分析。
6. **控制设备**：控制设备负责整个系统的协调与控制，确保各个组件能够、稳定地运行。
综上所述，车牌识别系统是一个集图像采集、处理、识别和数据库管理于一体的智能化系统，能够实现对车辆驶入/出站口的车牌号自动、准确、快速的识别。
常见的车牌识别系统故障及其解决方法
环境因素考虑
1. 地感线圈：地感线圈是车牌识别系统中的重要组成部分，用于检测车辆的存在。需要确保地感线圈固定且未破损，同时测量地感线圈的电感值，确保其在100uH—300uH之间，以车辆检测器的稳定工作。此外，制作多个线圈时，线圈与线圈之间的距离要大于2米，以防止互相干扰。
2. 周围环境：检查周围50公分范围内是否有大量的金属，如井盖、雨水沟盖板等，这些金属可能会干扰车牌识别系统的正常工作。同时，确保周围1米范围内没有超过220V的供电线路，以系统的安全运行。
车牌识别系统维修时，应注意
**图像处理算法与参数优化**：
- 不断优化车牌识别的图像处理算法和调整参数，以适应不同环境下的车牌识别需求。这可以提高系统的识别准确性和效率。
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