科學(xué)維護(hù)可延長(zhǎng)車牌識(shí)別系統(tǒng)使用壽命。日常維護(hù)包括清潔攝像頭鏡頭、檢查補(bǔ)光燈亮度；每月需對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行校準(zhǔn)，更新車牌數(shù)據(jù)庫(kù)；每季度檢查線路連接與設(shè)備散熱情況；每年進(jìn)行深度保養(yǎng)，更換老化部件。建立維護(hù)檔案，記錄每次維護(hù)內(nèi)容與故障處理情況。通過(guò)預(yù)防性維護(hù)，可將設(shè)備年均故障率控制在 5% 以內(nèi)，降低運(yùn)維成本 30% 以上。

老舊小區(qū)車牌識(shí)別改造需兼顧成本與實(shí)用性。選用 400 萬(wàn)像素星光級(jí)攝像頭，低照度環(huán)境下無(wú)需補(bǔ)光即可清晰成像。采用無(wú)線傳輸方案，減少布線施工，降低改造成本。系統(tǒng)支持手機(jī) APP 遠(yuǎn)程授權(quán)，方便租戶臨時(shí)通行。外殼采用 ABS 工程塑料，表面經(jīng)處理，耐候性強(qiáng)。改造費(fèi)用每車位約 1500 - 2500 元，通過(guò)簡(jiǎn)單易用的設(shè)備，有效提升小區(qū)安防水平，解決外來(lái)車輛亂停問(wèn)題。

車牌識(shí)別算法歷經(jīng)多次技術(shù)迭代。早期基于模板匹配的算法，通過(guò)預(yù)設(shè)字符模板進(jìn)行比對(duì)，對(duì)清晰車牌識(shí)別效果良好，但適應(yīng)性差。第二代基于特征提取的算法，利用邊緣檢測(cè)、紋理分析提升復(fù)雜場(chǎng)景識(shí)別率。如今深度學(xué)習(xí)算法占據(jù)主導(dǎo)，通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）自動(dòng)學(xué)習(xí)車牌特征，對(duì)污損、變形車牌識(shí)別率突破 98%。部分算法還融合注意力機(jī)制，聚焦車牌關(guān)鍵區(qū)域，進(jìn)一步提升識(shí)別速度與準(zhǔn)確率。