随着人们生活水平的提高，车辆的不断增加，智能交通已经成为衡量一个城市发展的重要指标。车牌识别，已经成为我们生活中不可或缺的一部分。越来越多的场所开始考虑安装停车场系统设备，保障停车安全。但是，现在的车牌识别系统在技术上还存在着一些难题，如，识别率不高、识别不稳定、夜间识别效果差、识别速度慢等，这都是行业厂家亟待解决的问题，突破这些难题。

购买车牌识别系统重要的还是稳定性，这就涉及到了识别率的问题了，其实识别率跟设备本身相机像素关系不太大(当然角度也会有小影响)，但主要的还是软件算法，在条件允许的情况下，不妨上门去对方公司亲眼看看要好很多。
个有趣的客户，应该也是做足了功课，项目是一进一出，为了确认优位车牌识别系统的识别率，在安装结束后，提出要试用三天后再验收，3人换岗就在门口硬生生了一辆一辆的数，三天数了4850辆车后才验收付款。
4，品牌实力，后提醒大家，一定要睁大眼睛的去选择品牌

字符识别的难点之一。易混淆字符包车牌识别结果输出接口数据将车牌识别结果以文本格式输出，包括车牌号，车牌颜色，车牌识别系统字符识别对分割后的字符的灰度图像进行归一化处理，特征提取，然后经过机器学习或与字符数据库模板进行匹配，后选取匹配度高的结果作为识别结果。目前比较流行的字符识别算法有：模板匹配法、人工网络法、支持向量机法和分类法等。模板匹配法的优点是识别速度快、方法简单，缺点是对断裂、污损等情况的处理有一些困难；人工网络法学习能力强、适应性强、分类能力强但比较耗时；支持向量机法对于未见过的测试样本具有更好的识别能力且需要较少的训练样本；分类法能侧重于比较重要的训练数据，识别速度快、实时性较高。