潍坊无人值守车牌识别定制
百万高清摄像机，辨认率更高； 车牌识别系统不仅运用于停车管理，也运用于城市交通管控，常见的问题有以下几种情况:对污损的车牌识别效果不佳车牌识别系统的环境适应性需加强高分辨率和识别速度之间的矛盾车牌定位和车牌字符的分割停车场车牌识别系统出现问题的解决方法如下:感光部件对外部环境的处理外部环境是影响车牌识别的主要因素，在采集车辆图像时，由于使用环境的光线变化对车牌识别抓拍的图像影响很大。所以要解决因环境问题造成车牌识别的识别率低下，要依靠车牌识别摄像机的感光部件对外部环境的处理。
由于车牌识别设备一般都是安装在室外，且汽车车身不可能是完全整洁的、无污垢的，车牌上也可能存在泥点、污渍等杂质，因此采集到的图像中难免会存在一些噪声点。这些看似不起眼的噪声点或多或少的都会影响到定位的准确率。
其次，进行车牌识别系统的安装，需要注意设备的固定。首先将摄像头固定在需要监控的位置上，并根据实际情况调整摄像头的方向和高度，以确保能够准确地拍摄车牌号码。计算机和显示器则需要安装在离摄像头较近的位置上，以便进行数据处理和显示。完成设备固定后，需要进行电线的连接和系统的调试。将各个设备之间的电线连接好，然后开启电源，对系统进行调试和测试。在此过程中，需要确保车牌识别系统能够正常工作，并准确地拍摄车辆的车牌号码，以便将数输到计算机中进行处理和显示。
决策树模型的特点:与其他分类算法相比，决策树模型有以下优点:可理解性强、速度快。一般决策树模型缺点是:缺乏伸缩性:由于进行深度优先搜索，所以算法受内存大小限制，难于处理大训练集。为了处理大数据集或连续量的种种改进算法（离散化、取样） 不仅增加了分类算法的额外开销，而且降低了分类的准确性，对连续性的字段比较难预测，当类别太多时，错误可能就会增加的比较快，对有时间顺序的数据，需要很多预处理的工作。在有噪声的情况下，拟合将导致过分拟合（overfitting），即对训练数据的拟合反而不具有很好的预测性能。