不同的停車系統(tǒng)，有著不同的停車環(huán)境，停車場(chǎng)系統(tǒng)的發(fā)展，也對(duì)車牌識(shí)別技術(shù)的要求越來(lái)越高，人們?cè)絹?lái)越強(qiáng)調(diào)個(gè)性化定制。很多車牌識(shí)別系統(tǒng)都不能有效的始應(yīng)停車場(chǎng)系統(tǒng)環(huán)境。出現(xiàn)水土不服的情況。

車牌識(shí)別的技術(shù)改革迫在眉睫，同時(shí)隨著我國(guó)人均收入水平的提高，汽車數(shù)量不斷增多，造成的一個(gè)交通道路管理也越來(lái)越困難，車牌識(shí)別系統(tǒng)在未來(lái)的發(fā)展既要在技術(shù)水平上有所革新，解決水土不服的情況，也要迎合市場(chǎng)需求，解決消費(fèi)者個(gè)性化定制的想法。

未來(lái)幾年，將會(huì)是停車場(chǎng)系統(tǒng)智能化自動(dòng)化改造的高潮時(shí)期，也將是城市交通智能化管理的轉(zhuǎn)變時(shí)期，車牌識(shí)別技術(shù)將會(huì)有更加廣泛的應(yīng)用，前景廣闊，在這種情況下，我們要掌握核心科技，跟隨車牌識(shí)別發(fā)展潮流，實(shí)現(xiàn)技術(shù)革新和市場(chǎng)占領(lǐng)。

車牌識(shí)別技術(shù)應(yīng)用于出入口管理系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)　　將車牌識(shí)別設(shè)備安裝于出入口，記錄車輛的牌照號(hào)碼、出入時(shí)間，并與自動(dòng)門(mén)、欄桿機(jī)的控制設(shè)備結(jié)合，實(shí)現(xiàn)車輛的自動(dòng)管理。該技術(shù)應(yīng)用于停車場(chǎng)可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)計(jì)時(shí)收費(fèi)，也可以自動(dòng)計(jì)算可用車位數(shù)量并給出提示，實(shí)現(xiàn)停車收費(fèi)自動(dòng)管理，節(jié)省人力、提率。應(yīng)用于智能小區(qū)可以自動(dòng)判別駛?cè)胲囕v是否屬于本小區(qū)，對(duì)非內(nèi)部車輛實(shí)現(xiàn)自動(dòng)計(jì)時(shí)收費(fèi)。在一些單位這種應(yīng)用還可以同車輛調(diào)度系統(tǒng)相結(jié)合，自動(dòng)地、客觀地記錄本單位車輛的出車情況有效提高車輛出入通行效率。它不止是作為出入口管理使用，而且還能有助于內(nèi)部的有序化管理。它能夠時(shí)刻自動(dòng)記錄車輛的出入情況，出入時(shí)間，禮貌地拒速之客。因?yàn)樗熊囕v通過(guò)時(shí)的通行信息都會(huì)保存在服務(wù)器中，所以不需要需手動(dòng)記錄車牌，服務(wù)器提供豐富的查詢功能，還可以幫助用戶快速定位車輛及司乘信息。

車牌識(shí)別技術(shù)流程剖解：車牌識(shí)別系統(tǒng)采用高度模塊化的設(shè)計(jì)，將車牌識(shí)別過(guò)程的各個(gè)環(huán)節(jié)各自作為一個(gè)獨(dú)立的模塊。一、車輛檢測(cè)跟蹤模塊，車輛檢測(cè)跟蹤模塊主要對(duì)視頻流進(jìn)行分析，判斷其中車輛的位置，對(duì)圖像中的車輛進(jìn)行跟蹤，并在車輛位置時(shí)刻，記錄該車輛的特寫(xiě)圖片，由于加入了跟蹤模塊，系統(tǒng)能夠很好地克服各種外界的干擾，使得到更加合理的識(shí)別結(jié)果，可以檢測(cè)無(wú)牌車輛并輸出結(jié)果。二、車牌定位模塊，車牌定位模塊是一個(gè)十分重要的環(huán)節(jié)，是后續(xù)環(huán)節(jié)的基礎(chǔ)，其準(zhǔn)確性對(duì)整體系統(tǒng)性能的影響巨大。車牌系統(tǒng)完全摒棄了以往的算法思路，實(shí)現(xiàn)了一種完全基于學(xué)習(xí)的多種特征融合的車牌定位新算法，適用于各種復(fù)雜的背景環(huán)境和不同的攝像角度。三、車牌矯正及精定位模塊，由于受拍攝條件的限制，圖像中的車牌總不可避免存在一定的傾斜，需要一個(gè)矯正和精定位環(huán)節(jié)來(lái)進(jìn)一步提高車牌圖像的質(zhì)量，為切分和識(shí)別模塊做準(zhǔn)備。使用精心設(shè)計(jì)的快速圖像處理濾波器，不僅計(jì)算快速，而且利用的是車牌的整體信息，避免了局部噪聲帶來(lái)的影響。使用該算法的另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)就是通過(guò)對(duì)多個(gè)中間結(jié)果的分析還可以對(duì)車牌進(jìn)行精定位，進(jìn)一步減少非車牌區(qū)域的影響。四、車牌切分模塊，車牌系統(tǒng)的車牌切分模塊利用了車牌文字的灰度、顏色、邊緣分布等各種特征，能較好地抑制車牌周圍其他噪聲的影響，并能容忍一定傾斜角度的車牌。這一算法有利于類似移動(dòng)式稽查這種車牌圖像噪聲較大的應(yīng)用。

判斷車牌識(shí)別系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)：，認(rèn)可率，無(wú)論車牌識(shí)別系統(tǒng)是否實(shí)用，的指標(biāo)是識(shí)別率。國(guó)際交通技術(shù)已被用作特殊識(shí)別率指標(biāo)。要求是一體化24小時(shí)全天候的正確識(shí)別率為85%~95%。為了測(cè)試車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率，系統(tǒng)需要安裝在一天24小時(shí)或更長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行的實(shí)際應(yīng)用環(huán)境中，為至少1000輛流通的自然車輛收集車牌，并識(shí)別許可證。板圖像和識(shí)別。存儲(chǔ)結(jié)果以供檢索。然后，您需要獲得實(shí)際的車輛圖像和正確的手動(dòng)識(shí)別結(jié)果。然后可以計(jì)算以下識(shí)別率：1、自然交通流量識(shí)別率=正確識(shí)別整數(shù)/實(shí)際通過(guò)車輛總數(shù)的總數(shù)。2、可識(shí)別的車牌百分比=人正確讀取的車牌總數(shù)/實(shí)際通過(guò)的車輛總數(shù)。3、可以識(shí)別整張卡的正確識(shí)別率=整張卡正確識(shí)別的牌照總數(shù)/手動(dòng)讀取的牌照總數(shù)。這三個(gè)指標(biāo)決定了車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率，例如可信度、誤識(shí)別率等。中間結(jié)果是車牌識(shí)別過(guò)程。