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车牌识别算法是车牌识别系统的核心技术，目前市面上的车牌识别系统使用的识别算法有采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测、视频检测等多种方式。这些方式各有各的优势，也有各有各的缺陷。而车牌在颜色组成、字体组成、数字组成上比较复杂多样，这时若是车牌识别系统的算法在某些技术上没有达到精确运算与识别的要求，那也将会直接影响车牌识别系统的识别率。
车牌识别系统摄像单元的实际拍摄质量好坏也将直接影响车牌识别系统的识别率。当车牌识别系统摄像单元在实际拍摄中若是拍摄环境的亮度或清晰度不够、摄像机的补光度不足、车辆的速
度过快等都会直接影响车牌识别系统的实际应用车牌识别率。
受限于当前车牌识别系统的识别技术限制，车牌的质量也将直接影响车牌识别系统的实际应用识别率的高低。车牌上的数字或文字显示模糊、车牌表面出现生锈、受污染、车牌字体褪色、表
面油漆脱落，或是车牌出现倾斜、反光、被遮挡等状况，亦或是出现假车牌、多车牌等状况都会影响车牌识别系统的识别效果，也都会降低车牌识别系统的实际应用识别率
相较于电子警察等场景，大角度下的识别这一点是停车场与其它场景的区别，也是停车场环境下车牌识别技术的瓶颈所在。车牌识别系统在停车场大角度下难以抓拍到常规比例下的矩形车牌，大角度带来的车牌成像变形是车牌识别公认的技术难点之一，难点在于：
车牌定位难：由于车牌识别摄像机拍摄的角度，得到的车牌图像往往不是呈矩形的，因此必须先作仿射形变，将其校正为矩形图像。所以想从这样复杂的外在环境中提取车牌不是一件易事。
图像矫正的难度更大：图像矫正采用对模糊图像进行方向性的高通滤波(方向微分)的方法来判定运动模糊方向。然后利用相关原理，计算模糊的尺度。
车牌对车牌识别系统摄像机来说，越远，像素越小，越近像素越大。停车场相较于其他场景来说车道较短，而现在的车牌识别系统的识别是实时的，想在保证识别速度的情况下，支持大像素宽度车牌的识别，这是一对典型的矛盾。通常车牌像素宽度过大，识别速度必然就慢，识别速度要快，就要求车牌像素宽度在一定范围之内。
车牌识别系统本身的体系结构、内部识别算法也在不断改进和完善。尤其值得关注的是，基于车牌识别硬件平台而延伸发展出去的一些技术，如视频测速、车型识别、车辆局部特征识别和比对等技术配合车牌识别，以实现的停车场出入口“车辆匹配率”，这也是只有停车场环境具备的特征。
对于人工现金收费方式，一方面劳动强度大、效率低，另外一个主要弊端就是财务上造成很大的漏洞和现金流失。使用车牌识别停车场管理系统，系统有客户端和管理端，管理端能够提供丰富的报表统计功能，收费员每班所收的费用需和系统显示的费用匹配，杜绝了作弊，保障了停车场管理者的利益。
小区停车场有一大特点是每天进出的车辆基本是固定的，所以对于这一部分车辆可以利用车牌识别系统的白名单功能。在车牌识别系统中导入白名单后就可以实现对白名单功能列表中的车辆进行自动开闸放行。对于不想放入的车辆也可以添加黑名单。上犹车牌识别系统
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