实际应用中，车牌识别系统的识别率与车牌质量和拍摄质量密切相关。车牌质量会受到各种因素的影响，楼宇对讲系统销售，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、车牌被遮挡、车牌倾斜、高亮反光、多车牌、车牌等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄亮度、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率，也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，楼宇对讲系统，除了不断的完善识别算法，还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像***利于识别。

（3）车牌字符识别字符识别方法目前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，楼宇对讲系统价格，然后与所有的模板进行匹配，***后选匹配作为结果。基于人工神经元网络的算法有两种：一种是先对待识别字符进行特征提取，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待处理图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。

为了使检测器工作在佳状下，线圈的电感量应保持在100uH－300uH之间。在线圈电感不变的情况下，线圈的匝数与周长有着重要关系。周长越小，匝数就越多。由于道路下可能埋设有各种电缆管线、钢筋、下水道盖等金属物质，楼宇对讲系统安装，这些都会对线圈的实际电感值产生很大影响，所以上表数据仅供用户参考。在实际施工时用户应使用电感测试仪实际测试电感线圈的电感值来确定施工的实际匝数，只要保证线圈的***终电感值在合理的工作范围之内(如在100uH—300uH之间)。

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