一、硬件类故障
1. 摄像头无图像/画面模糊
可能原因：
摄像头镜片脏污
电源或网络线松动
摄像头焦距偏移
补光灯损坏（夜间失效）
维修方法：
用酒精棉清洁镜头表面
检查电源适配器和网线接口是否插紧
调整摄像头角度和焦距（参考说明书）
测试补光灯功能，更换损坏的LED灯条
2. 车牌识别率骤降
可能原因：
摄像头安装角度偏移
车牌区域反光（如雨后阳光直射）
车牌污损或遮挡
维修方法：
使用校准工具重新调整摄像头俯仰角（建议倾斜10°~15°）
增加偏光滤镜或调整摄像头位置避开反光区域
通知车主清洁车牌或人工辅助识别
二、软件类故障
1. 系统误识别/漏识别
可能原因：
车牌字符分割算法错误
数据库车牌模板未更新（如新能源车牌）
识别阈值设置不合理
维修方法：
更新车牌识别算法至最新版本（支持特种车牌）
调整字符分割参数（如
min_char_width=10px）修改置信度阈值（例：从
0.7调整为0.85）
2. 与收费系统通信失败
可能原因：
TCP/IP端口被防火墙拦截
数据库连接超时
JSON数据格式不匹配
维修方法：
检查防火墙设置，开放指定端口（如
8080）使用
ping和telnet命令测试网络连通性核对接口协议文档，确保字段命名一致
三、环境类故障
1. 强光/逆光识别失败
解决方案：
安装遮光罩或调整摄像头避开直射光源
开启宽动态模式（WDR）
设置曝光时间≤1/1000秒
2. 雨雪天识别率下降
解决方案：
开启摄像头加热除雾功能（需硬件支持）
在软件中启用雨雪模式（增强边缘检测）
定期清理识别区域的积水积雪
四、系统化排查流程
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graph TD
A[故障现象] --> B{硬件检测}
B -->|正常| C{软件日志分析}
B -->|异常| D[更换/维修硬件]
C -->|参数错误| E[调整识别阈值/算法]
C -->|通信故障| F[检查网络/协议]
A --> G{环境测试}
G -->|光照问题| H[加装补光/遮光设备]五、预防性维护建议
每日检查：
清洁镜头，检查补光灯亮度
备份识别日志和配置参数
每月维护：
紧固所有接口螺丝
升级算法模型（如更新省份简称库）
年度深度维护：
更换老化的电源适配器
校准摄像头光学中心
若上述方法无法解决，建议联系设备厂商获取SDK日志分析工具，定位具体错误代码（如ERR_0021代表图像过曝）。对于新能源车牌等特殊场景，需单独训练车牌识别模型以提高准确率。
