可能是车牌被什么杂物给遮挡住了，导致车牌识别系统无法准确识别车牌信息，小区车牌识别系统多少钱，也可能是车牌识别系统准确度不够，或者是出现问题，导致无法识别车牌信息。如果是前者的问题，将车牌上的杂物清理干净便可，如果是车牌识别系统的问题，可以选择换一个车牌识别系统，比如云脉智能车牌识别系统，基于成熟的OCR技术，支持单张拍摄或连拍，对所得车牌图像进行快速识别，自动捉捕车牌信息并分类至正确字段，小区车牌识别系统价格，识别速度快，平均识别时间少于3秒，识别率高，字符识别率大于98%...
1) 牌照定位，定位图片中的牌照位置;
2) 牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来;
3) 牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，组成牌照号码。
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) 牌照定位
自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，小区车牌识别系统软件，选定一个较佳的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。
2) 牌照字符分割
完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部较小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。
3) 牌照字符识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，选择较佳匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种:一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器;另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。
对于纳入"黑名单"的车辆，小区车牌识别系统，例如:被通缉或挂失的车辆、欠交费车辆、未年检车辆、肇事逃逸车辆等，只需将其车牌号码输入到应用系统中，车牌识别设备安装于特定的路口、卡口或由在关人员随时携带按需要放置，系统将识读所有通过车辆的牌照号码并与系统中的"黑名单"比对，一旦发现特定车辆立刻发出报警信息。系统可以全天不间断工作、不会疲劳、错误率极低;可以适应高速行驶的车辆;可以在车辆行使过程中完成任务不影响正常交通;整个监视过程中司机也不会觉察、保密性高。应用这种系统将极大地提效率。
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