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車牌識別算法是車牌識別系統的核心技術，目前市面上的車牌識別系統使用的識別算法有采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測、視頻檢測等多種方式。這些方式各有各的優勢，也有各有各的缺陷。而車牌在顏色組成、字體組成、數字組成上比較復雜多樣，這時若是車牌識別系統的算法在某些技術上沒有達到精確運算與識別的要求，那也將會直接影響車牌識別系統的識別率。
車牌識別系統攝像單元的實際拍攝質量好壞也將直接影響車牌識別系統的識別率。當車牌識別系統攝像單元在實際拍攝中若是拍攝環境的亮度或清晰度不夠、攝像機的補光度不足、車輛的速
度過快等都會直接影響車牌識別系統的實際應用車牌識別率。
受限于當前車牌識別系統的識別技術限制，車牌的質量也將直接影響車牌識別系統的實際應用識別率的高低。車牌上的數字或文字顯示模糊、車牌表面出現生銹、受污染、車牌字體褪色、表
面油漆脫落，或是車牌出現傾斜、反光、被遮擋等狀況，亦或是出現假車牌、多車牌等狀況都會影響車牌識別系統的識別效果，也都會降低車牌識別系統的實際應用識別率
相較于電子警察等場景，大角度下的識別這一點是停車場與其它場景的區別，也是停車場環境下車牌識別技術的瓶頸所在。車牌識別系統在停車場大角度下難以抓拍到常規比例下的矩形車牌，大角度帶來的車牌成像變形是車牌識別公認的技術難點之一，難點在于：
車牌定位難：由于車牌識別攝像機拍攝的角度，得到的車牌圖像往往不是呈矩形的，因此必須先作仿射形變，將其校正為矩形圖像。所以想從這樣復雜的外在環境中提取車牌不是一件易事。
圖像矯正的難度更大：圖像矯正采用對模糊圖像進行方向性的高通濾波(方向微分)的方法來判定運動模糊方向。然后利用相關原理，計算模糊的尺度。
車牌對車牌識別系統攝像機來說，越遠，像素越小，越近像素越大。停車場相較于其他場景來說車道較短，而現在的車牌識別系統的識別是實時的，想在保證識別速度的情況下，支持大像素寬度車牌的識別，這是一對典型的矛盾。通常車牌像素寬度過大，識別速度必然就慢，識別速度要快，就要求車牌像素寬度在一定范圍之內。
車牌識別系統本身的體系結構、內部識別算法也在不斷改進和完善。尤其值得關注的是，基于車牌識別硬件平臺而延伸發展出去的一些技術，如視頻測速、車型識別、車輛局部特征識別和比對等技術配合車牌識別，以實現的停車場出入口“車輛匹配率”，這也是只有停車場環境具備的特征。
對于人工現金收費方式，一方面勞動強度大、效率低，另外一個主要弊端就是財務上造成很大的漏洞和現金流失。使用車牌識別停車場管理系統，系統有客戶端和管理端，管理端能夠提供豐富的報表統計功能，收費員每班所收的費用需和系統顯示的費用匹配，杜絕了作弊，保障了停車場管理者的利益。
小區停車場有一大特點是每天進出的車輛基本是固定的，所以對于這一部分車輛可以利用車牌識別系統的白名單功能。在車牌識別系統中導入白名單后就可以實現對白名單功能列表中的車輛進行自動開閘放行。對于不想放入的車輛也可以添加黑名單。上猶車牌識別系統
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