重视稳定度，随着产品算法与业者的技术提升，整合早就不是重要的话题，现阶段较需要注意的重点反而是稳定度。稳定度的定义是:在一个既定的车速范围内，不会让必须达到的准确度，因外在环境影响而产生过大的误差。
例如一个车牌系统在白天有90%以上的准确度，到了傍晚就降到80%，夜间又降到70%，这种不稳定的系统，比起全天候平均拥有70%准确度的车牌辨识系统更难于整合。因为使用者会认为，既然白天的辨识率有90%，那全天候的准确率都要达到90%才合理，这样的规格还不包括奇怪的环境干扰(暴雨、冰雹、浓雾区段等)，与架设环境---(高度---、风大摇晃---、不容易遭受人为破坏等)。
1.车牌识别系统算法的准确度
想提高车牌的识别率，学校管理系统多少钱，对于车牌识别系统的算法准确度要求会---。目前市场上的车牌识别---机都会有自己的算法，但车牌识别---机在不同的环境条件下会受到影响，邯郸学校管理系统，所以环境对车牌识别有很大的影响。
2.受天气环境影响
当车牌识别---头在室外使用时，太强的光线会导致车牌反射，学校管理系统厂家，识别率会降低，并且夜间因缺乏照明需要辅助照明。其次是遇到大雨，大雪等天气，车牌识别率也会比平时略有下降。
图像处理技术:运用图像处理技术解决汽车牌照识别的研究早始于80年代，但---均只是就车牌识别中的某一个具体问题进行讨论，并且通常仅采用简单的图像处理技术来解决，并没有形成完整的系统体系，识别过程是使用工业电视---机拍下汽车的工前方图像，然后交给计算机进行简单的处理，并且仍需要人工---，例如牌照中省份汉字的识别问题，1985年有人利用常见的图像处理技木方法提出汉字识别的分类是在抽取汉字特征的基础上进行的，根据汉字的投影直方图选取浮动闭值，抽取汉字在竖直方向的峰值，利用树形查表法进行汉字的粗分类;然后根据汉字在水平方向的投影直方图，选取适当闭值，进行量化处理后，学校管理系统公司，形成一个变长链码，再用动态规划法，求出与标准模式链码的较小距离，实现细分米完成汉字省名的自动识别。
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