C、定期检查道闸设备的固定螺丝是否松动。如需松动需紧固螺丝。D、定期检查车辆检测器是否破损，如果破损需要重新切割及布置新的地感线圈，布置新线圈钱需要硬化路面。，识别率。车牌识别系统重要的一点是识别率。根据交通技术的研究结论，在稳定的交通流量下，车牌识别达到85%-95%，车牌识别系统已成功启动，达到标准。标准、高识别率和高稳定性。在安装识别系统之前，有必要进行测试，收集1万多辆汽车进行识别、存储数据和检索统计信息。在测试过程中，区分可识别的车牌和不可识别的车牌，以避免信息无效。

　　依靠科技求发展，不断为用户提供满意的智能化系统，优质的产品、适中的价格、专业的技术和一流的服务是我们永恒的追求。在机会和挑战并存的竞争环境中，为满足市场不断增长的需求，公司将一直站在行业高新技术的尖端，秉承“理性务实、创新发展”的宗旨，奉行“进取、求实、严谨、团结”的方针，不断开拓创新，以技术为核心、视质量为生命、奉用户为上帝，竭诚为您提供性价比最高的智能产品、高质量的工程设计改造及无微不至的售后服务。

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　　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。基于模板匹配算法是首先将分割后的字符二值化，并将其尺寸缩放为字符数据库中模板的大小，然后与模板进行匹配，选取佳匹配作为结果。建立数字库对该方法在车牌识别过程中很重要，数字库准确才能检测出的数据正确。基于人工神经元网络的算法有两种，一种是先对特征提取待识别字符，然后用所获得的特征训练神经网络分配器；另一种是直接将待处理图像输入网络由网络自动实现特征提取直至识别结果。模板匹配实现简单，当字符较规整时，对字符图像的缺损、污迹干扰适应力强且识别率高。因此，这里将模板匹配作为车牌字符识别的主要方法。

　　复杂环境下的车牌识别问题，主要针对车牌识别系统中识别软件部分的相关技术进行研究。致力于其中所用到的各种数字图像处理算法，寻求一种对车牌的位置、颜、大小无关的定位算法，该算法要对于外界光线强度和图像对比度的变化有较强的适应能力，并使之在车牌生锈、变形等干扰的情况下能够准确定位；在车牌进行分割时，对于字符粘连和断裂的情况，要相应地做出分割和合并。基于数字图像处理的车牌识别是一种无源型汽车牌照智能识别方法，不需要在汽车上安装发送车牌号码的车载发射设备，对运动或静止状态车辆的车牌号码可以进行非接触性信息采集与识别。